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).
Razonamiento artificial
Razonamiento artificial
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Introducción a la inteligencia artificial
Dozenten: David A. Rosenblueth
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4.1
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Stufe Mittel
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- Kategorie: Markov Model
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In diesem Kurs gibt es 6 Module
En este módulo de razonamiento lógico podrás familiarizarte con la lógica proposicional. Verás una primera manera de formalizar razonamiento y los problemas NP-completos, que son arquetípicos en inteligencia artificial.
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4 Videos1 Lektüre1 Aufgabe
En este módulo de razonamiento lógico podrás familiarizarte con la lógica proposicional. Verás una primera manera de formalizar razonamiento y los problemas NP-completos, que son arquetípicos en inteligencia artificial.
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3 Videos1 Aufgabe1 Programmieraufgabe1 Unbewertetes Labor
En este módulo de razonamiento lógico podrás familiarizarte con la lógica temporal para entender los conceptos básicos de los "verificadores de modelos" y con la lógica de predicados para sentar las bases de varias técnicas de inteligencia artificial.
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6 Videos2 Aufgaben
En este módulo de razonamiento probabilístico estarás familiarizado con dos modelos gráficos probabilísticos: las redes bayesianas y las cadenas de Markov.
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2 Videos1 Aufgabe1 Programmieraufgabe1 Unbewertetes Labor
En este módulo de razonamiento probabilístico estarás familiarizado con un modelo gráfico probabilístico: los procesos de decisión de Markov.
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2 Videos1 Aufgabe1 Programmieraufgabe1 Unbewertetes Labor
En este módulo de razonamiento probabilístico estarás familiarizado con un modelo gráfico probabilístico: los procesos de decisión de Markov.
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3 Videos1 Aufgabe1 Programmieraufgabe1 Unbewertetes Labor
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Universidad de Palermo
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Felipe M.
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Bewertungen von Lernenden
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AG
4
Geprüft am 19. Apr. 2021
Está interesante el curso pero debes de saber un poco sobre programación y de matemáticas o te darás de topes.
CC
4
Geprüft am 29. März 2020
Para la tarea de programación en redes bayesianas deberían dar más hints sobre cómo obtener los resultados.
HP
4
Geprüft am 30. Jan. 2021
Buen curso. Le daría 5 estrellas pero es confunso en lo que respecta a la entrega de tareas en Python, salvo eso, el curso es muy bueno.
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