Universidad de los Andes
Introducción a la inteligencia artificial contemporánea
Universidad de los Andes

Introducción a la inteligencia artificial contemporánea

Taught in Spanish

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Course

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Pablo Andrés Arbeláez Escalante
Nicolás Cardozo
Rubén Francisco Manrique

Instructors: Pablo Andrés Arbeláez Escalante

4.7

(114 reviews)

Beginner level

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18 hours to complete
3 weeks at 6 hours a week
Flexible schedule
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What you'll learn

  • Analizar el desarrollo epistemológico de la inteligencia artificial y sus diferentes áreas de conocimiento.

  • Identificar las características esenciales de los paradigmas de aprendizaje de máquinas y las aplicaciones claves de la inteligencia artificial.

  • Reconocer las implicaciones éticas y sociales del despliegue de sistemas de inteligencia artificial en el mundo contemporáneo.

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There are 8 modules in this course

El objetivo principal de este primer módulo es introducir el concepto de inteligencia artificial, sus diferentes ramas y posibles campos de aplicación, así como analizar los aspectos éticos que giran alrededor de estos y promover una discusión hacia el futuro de esta disciplina.

What's included

2 videos4 readings1 quiz4 plugins

Durante este módulo exploraremos los diferentes ámbitos en los que han surgido desafíos éticos y conoceremos algunos recursos analíticos para enfrentar cualquier dilema ético asociado con la implementación de la inteligencia artificial.

What's included

9 videos2 readings1 quiz1 discussion prompt1 plugin

En este módulo introduciremos cómo la inteligencia artificial estudia el área de la visión por computador para desarrollar métodos que cada vez tienen habilidades más parecidas a las de la percepción humana. Analizaremos el concepto de visión por computador y los retos del procesamiento de imágenes. Adicionalmente, trataremos algunas aplicaciones que han revolucionado el mundo como lo conocemos y discutiremos de la evolución de la visión artificial.

What's included

4 videos1 quiz1 ungraded lab

El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) es una disciplina de la Inteligencia Artificial que se ocupa de la formulación e investigación de mecanismos para el entendimiento de lenguaje natural del ser humano (escrito y hablado) a través de un computador. Los asistentes digitales virtuales como Alexa/Cortana, los sistemas de traducción automática, y los chatbots son algunos ejemplos de aplicaciones y sistemas de PLN. El objetivo principal de este módulo es que logres una comprensión general de esta área de la IA en relación con los problemas que aborda, su evolución, así como las grandes etapas que permiten la construcción de modelos de PLN.

What's included

4 videos1 reading1 quiz1 discussion prompt1 plugin

En este módulo analizarás las consideraciones para implementar aplicaciones de Inteligencia Artificial sobre plataformas embebidas. Se revisarán algunas arquitecturas Hardware para poder dimensionar a que nos referimos con recursos limitados y presentaremos las librerías Software que nos permiten trabajar sobre estas plataformas.

What's included

7 videos1 reading2 quizzes

Desde hace más de veinte años, se reconoce el “capital conocimiento” como un valor fundamental de cualquier organización, que es necesario administrar, es decir extraer, formalizar, explotar y valorizar. La inteligencia artificial simbólica ha estudiado, desde sus orígenes, diferentes metodologías y formalismos para representar y explotar el conocimiento. La representación más utilizada en la actualidad son las ontologías, que adquieren todo su potencial en la Web semántica. A partir de la revisión de la evolución de las representaciones de conocimiento de la Inteligencia artificial simbólica, el módulo se centra en las ontologías: se estudian sus orígenes y componentes conceptuales, así como los lenguajes de representación más utilizados (RDF, URI y RDFS). El módulo termina con una introducción a la web semántica, los grafos de conocimiento o Knowledge Graphs y los datos hilados Linked data.

What's included

6 videos1 quiz

En este módulo podrás estudiar algunos ejemplos en los que se utiliza actualmente el control automático inteligente. Comprenderás los conceptos de sistema y de control a partir del análisis de ejemplos de la vida diaria para identificar elementos de retroalimentación, medida, computación y acción. Además, comprenderás qué significa un control inteligente de sistemas a partir de la identificación de dos técnicas asociadas a la toma de decisiones.

What's included

9 videos1 reading1 quiz

En este módulo comprenderás los fundamentos que subyacen al aprendizaje por refuerzo, los distintos modelos de aprendizaje existentes y cómo construir tus propios agentes inteligentes basados en el aprendizaje por refuerzo.

What's included

6 videos1 quiz1 ungraded lab2 plugins

Instructors

Instructor ratings
4.5 (41 ratings)
Pablo Andrés Arbeláez Escalante
Universidad de los Andes
3 Courses10,728 learners
Nicolás Cardozo
Universidad de los Andes
3 Courses10,640 learners
Rubén Francisco Manrique
Universidad de los Andes
2 Courses10,638 learners

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Learner reviews

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Reviewed on Oct 22, 2022

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Reviewed on Jul 11, 2023

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Reviewed on Jul 4, 2023

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