- Level Professional
- المدة 21 ساعات hours
- الطبع بواسطة Universidad Nacional Autónoma de México
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El razonamiento formal juega un papel importante en la inteligencia artificial. Hay dos maneras principales de formalizar razonamiento: una que enfatiza la deducción (lógica), y otra que enfatiza la incertidumbre (teoría de la probabilidad). En este curso vamos a cubrir una introducción tanto a la lógica (vamos a cubrir tres lógicas) como a la teoría de la probabilidad (vamos a cubrir tres modelos gráficos probabilísticos). Algunas tareas requieren programación básica en Python: El alumno deberá completar código al que se le ha eliminado una parte.الوحدات
Bienvenida
1
Readings
- Bienvenida al curso
Lógica proposicional
1
Assignment
- Lógica proposicional
4
Videos
- Introducción a la lógica
- Conceptos preliminares
- Sintaxis
- Semántica: Modelo y satisfacción
Logica proposicional parte 2
- Implementación del algoritmo DPLL
1
Assignment
- Lógica proposicional (parte 2)
1
Labs
- Algoritmo DPLL
3
Videos
- Semántica: Consecuencia lógica, equivalencia lógica y literal
- Inferencia
- Algoritmo DPLL
Lógica temporal
1
Assignment
- Lógica temporal
2
Videos
- Conceptos preliminares y sintaxis de lógica temporal
- Semántica de lógica temporal
Lógica de predicados
1
Assignment
- Lógica de predicados
4
Videos
- Conceptos preliminares y sintaxis de lógica de predicados
- Semántica de lógica de predicados
- Inferencia de lógica de predicados
- Problemas cuando base de inteligencia artificial
Teoría de la probabilidad
- Redes bayesianas
1
Assignment
- Teorema de Bayes
1
Labs
- Redes bayesianas
2
Videos
- Introducción a la teoría de la probabilidad
- Redes bayesianas
Teoría de la probabilidad (parte 2)
- Cadenas de Markov
1
Assignment
- Teoría de decisiones
1
Labs
- Cadenas de Markov
2
Videos
- Cadenas de Markov
- Teoría de decisiones
Teoría de la probabilidad (Parte 3)
- Proceso de Decisión de Markov
1
Assignment
- Teoría de juegos
1
Labs
- Procesos de Decisión de Markov
3
Videos
- Procesos de Decisión de Markov
- Teoría de juegos
- Cierre del curso
Auto Summary
Discover the critical role of formal reasoning in artificial intelligence with the engaging course "Razonamiento artificial." This professional-level course delves into two main approaches to formalizing reasoning: deduction through logic and managing uncertainty via probability theory. You'll explore three different types of logics and three probabilistic graphical models, providing a comprehensive understanding of both domains. Designed for those with a foundational knowledge of programming, the course includes practical tasks that involve completing Python code snippets. Over a span of 1260 minutes, you will gain hands-on experience and deepen your understanding of AI reasoning. Available on Coursera, learners can choose between Starter and Professional subscription plans to access the course. Whether you're looking to advance your career or expand your knowledge in AI, this course offers valuable insights and practical skills for professionals in the field of Maths & Statistics.

David A. Rosenblueth

Stalin Muñoz Gutiérrez