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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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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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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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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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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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Estadística y probabilidad

Estadística y probabilidad

En este curso podrás apoyar tu formación en temas de estadística y probabilidad

Más allá de que encuentres aquí un apoyo para lograr una calificación, el curso busca ayudarte a que adquieras los aprendizajes que comprenden temas de estadística descriptiva, datos bivariados y probabilidad, los cuales te serán de utilidad en tu paso por la licenciatura y en tu vida profesional.

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Razonamiento artificial

Razonamiento artificial

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.

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Aprendizaje de las matemáticas de primaria

Aprendizaje de las matemáticas de primaria

En este segundo curso de acceso gratuito* del programa especializado Educación Matemática para profesores de primaria, conocerás las cuestiones particulares sobre el aprendizaje de las matemáticas y las dificultades y los errores más frecuentes que tienen que enfrentar los estudiantes al aprenderlas.

El curso tiene una duración aproximada de seis semanas, con una dedicación promedio de 4 horas semanales. Todas las evaluaciones tienen retroalimentación y podrás descargar la mayoría de los recursos del curso.

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Pre-Calculus

Pre-Calculus

Curso diseñado para facilitar la entrada del estudiante en los cursos de cálculo de primer semestre de prácticamente cualquier grado universitario, con especial énfasis en Ciencias e Ingeniería.

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2.- El Cálculo - Modelo Cuadrático

2.- El Cálculo - Modelo Cuadrático

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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Creatividad computacional

Creatividad computacional

¿Qué es la creatividad? ¿Pueden ser creativas las computadoras? ¿Cómo, cuándo y con qué objetivo surgió esta nueva área de investigación? ¿Hasta dónde hemos llegado en la creación de sistemas “creativos” y qué teorías, metodologías y técnicas podemos usar para programar y evaluar este tipo de sistemas en generación de narrativas, música, descubrimiento científico, artes visuales, etcétera?

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数据结构基础

数据结构基础

学了C/C++ 语言,我们已经会编程解题了,那怎么用来处理实际的问题呢?
怎么设计数据结构来有效地管理企业人员?如何编写程序没让人才和岗位达到最佳匹配?如何安排旅行计划,找到最佳行程路径?这些学习、工作、生活中常常困扰我们的问题,你将在《数据结构基础》课程中找到答案。
数据结构是计算机程序设计的基础,告诉我们数据在计算机里是如何组织与存储的,能帮助我们刻画实际问题中的信息及其相互关系。当我们对一个实际问题本身有了一个结构化的认识之后,就可以选择合适的解决方法了。
完成这门课之时,你将掌握线性表、栈与队列、字符串、二叉树、树、图等经典的数据结构,并运用这些基础数据结构和相关算法解决实际应用问题。扎实的数据结构知识是项目开发与结构层次设计的关键,学好这门课会让你在高年级的计算机专业课程以及毕业项目设计中事半功倍,同时也将为你成为一名优秀的程序设计人员打下坚实的基础。

附:本课程的内容来自教材:《数据结构与算法》(张铭、王腾蛟、赵海燕 编著),高等教育出版社,2008年。

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面向对象技术高级课程(The Advanced Object-Oriented Technology)

面向对象技术高级课程(The Advanced Object-Oriented Technology)

如果将软件开发人员看作行走江湖的武侠,那么各种软件开发技术就是武侠赖以傍身的武术秘籍。有的秘籍以易学灵巧见长,练习者很快掌握,并有立竿见影的功效,但失之厚重持久;有的秘籍初学乍练顿显困难,虽冥思苦解仍不得要领,需坚持不断的内功修炼方成正果,却是成为武林大侠必备的至宝。本课程有些类似于后者。

《面向对象技术高级课程》深入、系统、完整地讲解当今主流的面向对象软件开发方法的分析、设计、实现及重构方法,深入讲解UML语言的高级技术细节,以及近年来面向对象方法最新的发展趋势。课程集百家之所言,并结合主讲者最新的研究成果,并通过大量、丰富、完整、不同领域、应用不同技术的案例将其中的关键知识点串联起来,便于理解和应用。

本课程并不拘限于某一特定的面向对象的编程语言的编程技巧,但却包含了基于当前主流的面向对象编程语言的多项完整案例。本课程引导选课同学从更为抽象和共性的模型角度描述现实世界和软件世界,即构建分析与设计模型,之后再将其落实到软件编程实现。这种工程化的理念对于开发大型、复杂、困难、攸关软件系统是非常必要的,也是作为高级程序员、系统分析师、软件架构师等高级软件技术职位所必需具有的素质。

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Çok değişkenli Fonksiyon I: Kavramlar / Multivariable Calculus I:  Concepts
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Inferenzstatistik

Inferenzstatistik

This course covers commonly used statistical inference methods for numerical and categorical data. You will learn how to set up and perform hypothesis tests, interpret p-values, and report the results of your analysis in a way that is interpretable for clients or the public. Using numerous data examples, you will learn to report estimates of quantities in a way that expresses the uncertainty of the quantity of interest. You will be guided through installing and using R and RStudio (free statistical software), and will use this software for lab exercises and a final project.

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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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