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Álgebra básica

Álgebra básica

Galileo dijo: "El Universo está escrito en lenguaje matemático y los caracteres son triángulos, círculos y otras figuras geométricas, sin las que es humanamente imposible entender una sola palabra".

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Educación Matemática para profesores de infantil. Curso 2

Educación Matemática para profesores de infantil. Curso 2

En este curso de acceso gratuito*, conocerás algunos temas de las matemáticas escolares con la profundidad necesaria para que puedas ayudar a tus estudiantes a aprenderlas.

Este es el segundo curso del programa especializado Educación Matemática para profesores de infantil. El primer curso también está disponible en Coursera. Cada curso tiene una duración aproximada de cuatro semanas, con una dedicación promedio de 6 horas semanales. Todas las evaluaciones tienen retroalimentación y podrás descargar la mayoría de los recursos del curso.

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Explorando os recursos educacionais da Khan Academy

Explorando os recursos educacionais da Khan Academy

O curso "Explorando os recursos educacionais da Khan Academy" tem como objetivo ajudar todos aqueles que desejam utilizar a plataforma como um recurso pedagógico. No decorrer do curso, você terá a oportunidade de conhecer a plataforma do ponto de vista do estudante e do ponto de vista do tutor, sabendo exatamente como utilizá-la em favor da aprendizagem. Ao longo do curso, você terá todas as orientações de que precisa para utilizar a plataforma com seus alunos.

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Estadística y probabilidad: principios de Inferencia

Estadística y probabilidad: principios de Inferencia

En este curso aprenderás los conceptos y aplicaciones propias de las distribuciones de probabilidad, distribuciones muestrales, estimación por intervalos y pruebas de hipótesis.

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Sesenta años de inteligencia artificial

Sesenta años de inteligencia artificial

En este curso, ofrecido por la UNAM, cubriremos el pasado, presente y futuro de la inteligencia artificial. También mencionaremos los conceptos más importantes que serán útiles en el resto del programa especializado. Discutiremos las implicaciones sociales, éticas y filosóficas de los desarrollos en inteligencia artificial.

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Educación Matemática para profesores de infantil. Curso 1

Educación Matemática para profesores de infantil. Curso 1

En este curso de acceso gratuito*, conocerás algunos temas de las matemáticas escolares con la profundidad necesaria para que puedas ayudar a tus estudiantes a aprenderlas.

Este es el primer curso del programa especializado Educación Matemática para profesores de infantil. El segundo curso también está disponible en Coursera. Cada curso tiene una duración aproximada de cuatro semanas, con una dedicación promedio de 6 horas semanales. Todas las evaluaciones tienen retroalimentación y podrás descargar la mayoría de los recursos del curso.

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离散数学概论 Discrete Mathematics Generality

离散数学概论 Discrete Mathematics Generality

离散数学是计算机科学的基础理论,离散结构的基础知识和逻辑思维的形式化是信息技术类学生的基本功,离散数学的基本概念是理科专业学生进行信息类课程学习的重要基础。

本课程介绍计算机科学和信息技术理论基础的概念和思想方法,介绍数理逻辑、集合论、图论、抽象代数和形式语言与自动机等各部分的基本概念,介绍离散数学基本概念和空间信息技术之间的联系与结合,培养学生理解和掌握离散数学基本概念,采用形式化方法分析问题,并能自觉运用逻辑分析、结构层次分析和同构类比等思想方法解决问题的能力。

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Cognición encarnada

Cognición encarnada

Esta materia de corte teórico forma parte del programa especializado introducción a la Inteligencia Artificial, aunque puede tomarse de manera independiente.

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Trigonometría y geometría analítica

Trigonometría y geometría analítica

El curso Trigonometría y geometría analítica abordará en su primer módulo el estudio de la trigonometría y sus aplicaciones en casos prácticos. A partir del segundo módulo abordará el estudio de la geometría analítica, en particular, de las secciones cónicas: la recta, la parábola, la circunferencia y la elipse; así como sus aplicaciones en situaciones de la vida cotidiana.

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离散数学

离散数学

离散数学是计算机专业基础课程之一。本课程重点讲解离散对象的计数问题、图论问题、网络流问题等计算机科学中的重要基本知识。本课程将为后续如数据结构、算法设计、复杂性理论提供必要的基础,课程内容在人工智能、机器学习、网络设计与分析等前沿领域有重要应用。课程重点培养学生逻辑思维能力及解决问题的能力。

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4.- El Cálculo - Otros Modelos

4.- El Cálculo - Otros Modelos

Este curso forma parte de una secuencia con la que se propone un acercamiento a la Matemática Preuniversitaria que prepara para la Matemática Universitaria.
En él se asocia un significado real con el contenido matemático que se aprende y se integran tecnologías digitales en el proceso de aprendizaje.

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算法基础

算法基础

算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制,北京大学《算法基础》课程将带你一一探索枚举、二分、贪心、递归、深度优先搜索、广度优先搜索、动态规划等经典算法,体会他们巧妙的构思,感受他们利用计算解决问题的独特魅力。顺利完成本课程,你将不但能够掌握这些算法的原理,还能够对这些算法进行灵活应用以及准确实现。本课程的中的编程任务,将充分训练你的思维能力和动手能力,促成全面、缜密思考问题的习惯。达到本门课程的要求,即意味者你具备了初步的算法基础和较强的编程实现能力。

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Fundamentos de probabilidad y aplicaciones

Fundamentos de probabilidad y aplicaciones

Actualmente la probabilidad se ha convertido en una disciplina fundamental para científicos, ingenieros, economistas y administradores. La probabilidad es una poderosa herramienta, pero es, ante todo, una forma de pensar. Tanto en el mundo de los negocios, como en el campo de la salud y en las ciencias sociales, entre otros, cada vez es más relevante el entendimiento de los fenómenos y situaciones de naturaleza probabilística (no determinística), y de desarrollar modelos basados en el análisis de datos para cuantificar el riesgo con el propósito de tomar mejores decisiones.

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Cálculo Diferencial e Integral unidos por el Teorema Fundamental del Cálculo

Cálculo Diferencial e Integral unidos por el Teorema Fundamental del Cálculo

Los cursos de Cálculo Diferencial y Cálculo Integral tradicionalmente se ofrecen separados y respetando ese orden. El primero estudia la derivada, y el segundo, la integral, siendo este momento en el que aparece el Teorema Fundamental del Cálculo (TFC) para establecer la relación entre ambos conceptos. En el presente curso vamos a hacer una diferencia: introduciremos la derivada y la integral como conceptos relacionados desde un principio.

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頑想學概率:機率二 (Probability (2))

頑想學概率:機率二 (Probability (2))

這是一個機率的入門課程,著重的是教授機率基本概念。另外我們的作業將搭配臺大電機系所開發的多人競技線上遊戲方式,讓同學在遊戲中快樂的學習,快速培養同學們對於機率的洞察力與應用能力。

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Estatística não-paramétrica para a tomada de decisão

Estatística não-paramétrica para a tomada de decisão

Os testes estatísticos não-paramétricos são métodos que têm maior relevância nas ciências sociais aplicadas, pois permitem trabalhar com pequenas amostras ou amostras das quais não se tenha certeza de que sejam provenientes de população com distribuição normal, assumindo poucas hipóteses sobre a distribuição de probabilidade da população.

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Analíticas de Datos con Pandas

Analíticas de Datos con Pandas

La analítica de datos ha avanzado considerablemente en los últimos años y ahora existen diversas herramientas que nos permiten realizar tareas o procesos que antes eran complicados de realizar. Gracias a su versatilidad, el lenguaje de programación Python posee una serie de librerías que permiten realizar proyectos de analítica de datos de una forma muy sencilla y una de las librerías más populares es Pandas.


En este curso nos enfocaremos a:

* Conocer los conceptos, métodos y funciones de la librería Pandas.

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Inteligencia artificial: proyecto final

Inteligencia artificial: proyecto final

En el proyecto culminante del programa especializado Introducción a la Inteligencia Artificial, los estudiantes aplicarán conceptos adquiridos durante el programa en un problema de su elección.

El proyecto involucrará el desarrollo de un programa de software y la escritura de un ensayo. Se extenderá por lo menos uno de los temas cubiertos en el programa especializado, realizando una implementación, comparándolo con otras técnicas y reportando los resultados en un ensayo. La evaluación será por pares.

Los objetivos del proyecto son:

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Fundamentos de sistemas recomendadores

Fundamentos de sistemas recomendadores

El MOOC “Fundamentos de sistemas recomendadores” tiene como propósito que los estudiantes conozcan los principales conceptos asociados a estos sistemas, así como su evolución histórica. Se enseñarán las principales técnicas de recomendación, como son el filtrado colaborativo y el filtrado basado en contenido. Adicionalmente, se espera que los estudiantes conozcan y apliquen diversas métricas de evaluación que les permitan evaluar diferentes dimensiones de los sistemas de recomendación.

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1.- El Cálculo - Modelo Lineal

1.- El Cálculo - Modelo Lineal

Este curso forma parte de una secuencia con la que se propone un acercamiento a la Matemática Preuniversitaria que prepara para la Matemática Universitaria.
En él se asocia un significado real con el contenido matemático que se aprende y se integran tecnologías digitales en el proceso de aprendizaje.
El contexto real del movimiento en línea recta será el marco con el cual asociamos un primer significado y recapitulamos contenidos preuniversitarios relacionados con el Modelo Lineal.

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Contenido de las matemáticas de primaria

Contenido de las matemáticas de primaria

En este curso de acceso gratuito*, conocerás algunos temas de las matemáticas escolares con la profundidad necesaria para que puedas ayudar a tus estudiantes a aprenderlas.

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Introducción al análisis de Costos para la Dirección de Empresas

Introducción al análisis de Costos para la Dirección de Empresas

A través de un caso de negocios y de ejercicios prácticos tendrás la oportunidad de sumergirte en el desafiante mundo de los costos dentro de la empresa.
Para ello podrás complementar la visión estrictamente contable de los costos con una más enfocada a las decisiones recurrentes que se toman en el día a día de las empresas.
Para ello incorporaremos las distintas visiones del universo de los costos y cuál de ellas es útil para el tipo de decisión que tengas entre manos por un lado y como es la forma en que tenemos que sistematizar la construcción de los números por otro.

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Cómputo evolutivo

Cómputo evolutivo

La computación evolutiva (evolutionary computation, EC), aplica la teoría de la evolución natural y la genética en la adaptación evolutiva de estructuras computacionales, proporcionando un medio alternativo para atacar problemas complejos en diversas áreas, como la ingeniería, economía, química, medicina y, porque no, las artes.

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3.- El Cálculo - Modelo Cúbico

3.- El Cálculo - Modelo Cúbico

Este curso forma parte de una secuencia con la que se propone un acercamiento a la Matemática Preuniversitaria que prepara para la Matemática Universitaria.
En él se asocia un significado real con el contenido matemático que se aprende y se integran tecnologías digitales en el proceso de aprendizaje.

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인공 지능 데이터 공정성 및 편향

인공 지능 데이터 공정성 및 편향

본 강의에서는 머신 러닝의 공정성과 편향에 대한 근본적인 문제를 배웁니다. 대학교 입학부터 대출 허가까지, 예측 모델을 이용해 만드는 중요한 결정이 늘어나면서, 모델이 불공정한 예측을 만들지 않게 하는 것이 굉장히 중요해졌습니다. 인간에서 비롯된 편향부터 데이터 세트 인지까지, 윤리적인 모델 구축의 여러 방면을 알아보겠습니다.

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