🥇 Razonamiento artificial 【 Cursos Gratis UNAM 】

El llamado razonamiento artificial es una especie de sub pensamiento que solo la realizan objetos inanimados. Es decir, computadoras, robots, máquinas, entre otros. Si bien es un tipo de pensamiento que no puede compararse con el raciocinio humano, puede hacer una imitación del comportamiento cerebral. En otras palabras, puede imitar emociones, y predecir comportamientos. Las funciones del razonamiento artificial, sin embargo, van más dirigidos a la resolución de problemas.

¿Qué aprenderás en el curso?

Dentro del mundo de las inteligencias artificiales, el razonamiento artificial juega un papel importante. El eje central en que se basa este curso y, por tanto, su misión, es llevar hasta los participantes a una introducción a la lógica. Y también, una introducción a la llamada teoría de la probabilidad.

Por último, a método de evaluación se le hará hacer un código al cual se le ha borrado una parte en el programa Python. Por lo cual, se requiere al menos conocimientos básicos sobre este programa.

Unidad 1: Lógica proposicional

A través de la primera unidad de este curso, se hará una introducción a la lógica proposicional. El objetivo es que el estudiante pueda familiarizarse con la lógica aplicada. Se verán algunos problemas NP – completos. Los cuales son conocidos por pertenecer a las inteligencias artificiales.

Unidad 2: Lógica proposicional parte 2

Una vez entendido los procesos básicos de la lógica proposicional, pasaremos a la segunda unidad. En esta, se seguirán trabajando los mismos temas que en la unidad anterior. Sin embargo, en esta pretenden aplicarse otros problemas y ejercicios. Se espera del alumno una mirada crítica sobre los procesos.

Unidad 3: Lógica temporal y Lógica de predicados

A través de esta unidad esperamos que el alumno, con ayuda de lecturas, guías y ejercicios, pueda familiarizarse con la lógica temporal. Para ello, se verán los conceptos básicos y con ayuda de la lógica de predicados sentaremos las bases de las IA.

Unidad 4: Teoría de la probabilidad

Esta unidad se centra en el llamado pensamiento probabilístico. Se pretende familiarizar al alumno con las redes bayesianas y también con las cadenas de Markov.

Unidad 5: Teoría de la probabilidad (parte 2)

Si bien en la unidad anterior vimos los pensamientos probabilísticos, en esta nos centraremos en las cadenas de Markov. De esta manera, el alumno se familiarizará con los modelos gráficos.

Unidad 6: Teoría de la probabilidad (parte 3)

En la última unidad se seguirá el hilo sobre las cadenas de Markov. Sin embargo, en esta, una vez familiarizado el estudiante con los modelos gráficos, se pondrá a prueba con diferentes evaluaciones prácticas.

Detalles del curso

Título del curso: Razonamiento artificial.

Impartido por: David A. Rosenblueth y Stalin Muñoz Gutiérrez.

Duración: 21 horas.

Plataforma: Coursera.

ENTRAR AL CURSO

Esta es la segunda parte del programa especializado llamado «Introducción a la inteligencia artificial«. A continuación puedes ver el listado completo de cursos pertenecientes al programa.