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Introducción a la inteligencia artificial

Carlos Gershenson, David Rosenblueth, Dra. Wendy Elizabeth Aguilar Martínez, David A. Rosenblueth, Katya Rodríguez Vázquez, Stalin Muñoz Gutiérrez, and Gibran Fuentes Pineda

Este Programa especializado está dirigido a personas con interés en conocer más sobre los diversos desarrollos que han sido generados en décadas recientes en el área de inteligencia artificial. Al concluir este Programa compuesto de ocho cursos y un proyecto culminante, los estudiantes tendrán un amplio panorama y un dominio básico de las técnicas que se pueden usar para construir sistemas inteligentes. También se habrán discutido las implicaciones filosóficas, éticas y sociales que los desarrollos tecnológicos en inteligencia artificial podrían tener. La inteligencia artificial actualmente se aplica en una gran variedad de áreas y hay una alta demanda laboral en empresas y organizaciones de todo tipo, por lo que los estudiantes adquirirán diversas herramientas que podrán aplicar en su entorno profesional.

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What's inside

Eight courses

Sesenta años de inteligencia artificial

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En este curso, cubriremos la historia, actualidad y futuro de la inteligencia artificial. También mencionaremos los conceptos clave para el resto del programa especializado. Discutiremos las implicaciones sociales, éticas y filosóficas de los desarrollos en inteligencia artificial.

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Razonamiento artificial

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El razonamiento formal es esencial en la inteligencia artificial. Existen dos formas principales de formalizar el razonamiento: la lógica, que enfatiza la deducción, y la teoría de la probabilidad, que enfatiza la incertidumbre. Este curso ofrece una introducción a ambas, cubriendo tres lógicas y tres modelos gráficos probabilísticos.

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Resolución de problemas por búsqueda

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El curso trata de resolución automática de problemas por medio de algoritmos de búsqueda. Aprenderás a abstraer un problema como un grafo de estados-acciones y a dimensionar su complejidad. Además, te mostraremos cómo analizar el consumo de recursos computacionales de los algoritmos para seleccionar o adaptar el más apropiado al problema.

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Cómputo evolutivo

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La computación evolutiva aplica la teoría de la evolución natural y la genética en la adaptación evolutiva de estructuras computacionales. Una población de posibles soluciones de un problema dado evoluciona cada generación, al recombinar los mejores individuos de la población y transmitir sus características a sus descendientes. Los algoritmos evolutivos son métodos de optimización y búsqueda inspirados en los procesos de la evolución natural.

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Comportamiento adaptativo

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Los seres vivos evolucionan en entornos cambiantes, por lo que desarrollan mecanismos de comportamiento adaptativo. Mediante el método sintético, podemos crear sistemas artificiales adaptativos que implementen dichos mecanismos, lo que también nos permite comprender mejor los sistemas naturales.

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Creatividad computacional

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¿Qué es la creatividad? ¿Pueden ser creativas las computadoras? ¿Cómo surgió esta nueva área de investigación? ¿Qué teorías y técnicas podemos usar para programar y evaluar sistemas creativos en generación de narrativas, música, descubrimiento científico, artes visuales, etcétera?

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Cognición encarnada

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Esta materia teórica forma parte del programa especializado en Inteligencia Artificial, pero puede tomarse independientemente.

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Inteligencia artificial: proyecto final

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

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Time

81 hours

Level

Intermediate

Via

Coursera

Institution

Universidad Nacional Autónoma de México

Instructors

Carlos Gershenson

David Rosenblueth

Dra. Wendy Elizabeth Aguilar Martínez

David A. Rosenblueth

Katya Rodríguez Vázquez

Stalin Muñoz Gutiérrez

Gibran Fuentes Pineda

Level

Intermediate

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