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
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Razonamiento artificial
Ce cours fait partie de Spécialisation "Introducción a la inteligencia artificial"
Instructeurs : David A. Rosenblueth
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Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Theoretical Computer Science
- Catégorie : Bayesian Network
- Catégorie : Verification And Validation
- Catégorie : Decision Intelligence
- Catégorie : Probability
- Catégorie : Game Theory
- Catégorie : Deductive Reasoning
- Catégorie : Computational Logic
- Catégorie : Artificial Intelligence
- Catégorie : Markov Model
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Python Programming
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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
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Avis des étudiants
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- 1 star
8,62 %
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AG
Révisé le 19 avr. 2021
Está interesante el curso pero debes de saber un poco sobre programación y de matemáticas o te darás de topes.
HP
Révisé le 30 janv. 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.
YB
Révisé le 14 déc. 2020
Es muy interesante en ocasiones complejo. En el ejercicio del modulo 6 no se especifica como debe ser la salida lo que hace que uno pierda tiempo sin necesidad.
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