人工智能概论:主要算法

Introducción a la Inteligencia Artificial: Principales Algoritmos

Aprende cómo funcionan los algoritmos de inteligencia artificial que hacen posible los chatbos, automóviles autónomos, el reconocimiento de voz y más.

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危地马拉伽利略大学
edX
  • 完成时间大约为 4
  • 初级
  • 西班牙语
注:因开课平台的各种因素变化,以上开课日期仅供参考

你将学到什么

Los fundamentos básicos de la Inteligencia Artificial

Distinguir entre los distintos temas relacionados con la Inteligencia Artificial

Qué problemas resuelve un algoritmo específico

Los diferentes algoritmos que tienes para resolver un problema específico

Aplicación de algoritmos de búsqueda

Aplicación de algoritmos de aprendizaje supervisado

Aplicación de algoritmos de aprendizaje no-supervisado

Aplicación de algoritmos de aprendizaje reforzado

Uso de librerías de Inteligencia Artificial en Python

课程概况

En este curso lograrás familiarizarte con los principios filosóficos y algorítmicos de las técnicas más populares de inteligencia artificial.

El curso está estructurado como un compendio de algoritmos organizados por el área de inteligencia artificial a la cual pertenecen.

Las áreas que trataremos son: Knowledge Based AI, Search Algorithms, Machine Learning.

Cada unidad consiste en una introducción al objetivo del algoritmo, una descripción de su operación, y ejemplos de aplicación.

Tendrás la oportunidad de poner en práctica lo aprendido empleando librerías populares de inteligencia artificial como https://scikit-learn.org y http://gym.openai.com.

课程大纲

1. Introducción

Descripción de la Inteligencia Artificial
Historia de la Inteligencia Artificial
Distinción entre temas que rodean la Inteligencia Artificial
Aplicaciones
Iniciación a librerías de Inteligencia Artificial

2. Algoritmos tradicionales de Inteligencia Artificial

Inteligencia Artificial basada en el conocimiento
Algoritmos de búsqueda
Algoritmos para jugar juegos

3. Machine learning: Aprendizaje supervisado

Introducción al aprendizaje supervisado
Predicción
Clasificación
Introducción a las redes neurales

4. Machine learning: Aprendizaje no supervisado y reforzado
Aprendizaje no supervisado

Algoritmos de agrupamiento
Reducción de dimensionalidad

Reforzado

Procesos de decisión de Markov con espacios de estados finitos
Métodos de Monte Carlo
Aprendizajes por diferencias temporales

预备知识

Es recomendable contar con conocimientos básicos en: Programación (ideal en Python), Álgebra, Probabilidades y Estadística.

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