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GalileoX: Introducción a la Inteligencia Artificial: Principales Algoritmos

4.2 stars
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Aprende cómo funcionan los algoritmos de inteligencia artificial que hacen posible los chatbos, automóviles autónomos, el reconocimiento de voz y más.

4 semanas
4–5 horas por semana
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Gratis
Verificación opcional disponible

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Comienza el 13 dic
Termina el 16 dic
Comienza el 20 ene 2025

Sobre este curso

Omitir Sobre este curso

En este curso lograrás familiarizarte con los principios filosóficos y algorítmicos de las técnicas más populares de inteligencia artificial.

El curso está estructurado como un compendio de algoritmos organizados por el área de inteligencia artificial a la cual pertenecen.

Las áreas que trataremos son: Knowledge Based AI, Search Algorithms, Machine Learning.

Cada unidad consiste en una introducción al objetivo del algoritmo, una descripción de su operación, y ejemplos de aplicación.

Tendrás la oportunidad de poner en práctica lo aprendido empleando librerías populares de inteligencia artificial como https://scikit-learn.org y http://gym.openai.com.

De un vistazo

  • Institution GalileoX
  • Subject Informática
  • Level Introductory
  • Prerequisites

    Es recomendable contar con conocimientos básicos en: Programación (ideal en Python), Álgebra, Probabilidades y Estadística.

  • Language Español
  • Video Transcript Español
  • Associated skillsScikit-learn (Machine Learning Library), Artificial Intelligence, Machine Learning, Algorithms, Chatbot, Search Algorithms, Speech Recognition

Lo que aprenderás

Omitir Lo que aprenderás
  • Los fundamentos básicos de la Inteligencia Artificial
  • Distinguir entre los distintos temas relacionados con la Inteligencia Artificial
  • Qué problemas resuelve un algoritmo específico
  • Los diferentes algoritmos que tienes para resolver un problema específico
  • Aplicación de algoritmos de búsqueda
  • Aplicación de algoritmos de aprendizaje supervisado
  • Aplicación de algoritmos de aprendizaje no-supervisado
  • Aplicación de algoritmos de aprendizaje reforzado
  • Uso de librerías de Inteligencia Artificial en Python

Plan de estudios

Omitir Plan de estudios

1. Introducción

  • Descripción de la Inteligencia Artificial
  • Historia de la Inteligencia Artificial
  • Distinción entre temas que rodean la Inteligencia Artificial
  • Aplicaciones
  • Iniciación a librerías de Inteligencia Artificial

2. Algoritmos tradicionales de Inteligencia Artificial

  • Inteligencia Artificial basada en el conocimiento
  • Algoritmos de búsqueda
  • Algoritmos para jugar juegos

3. Machine learning: Aprendizaje supervisado

  • Introducción al aprendizaje supervisado
  • Predicción
  • Clasificación
  • Introducción a las redes neurales

4. Machine learning: Aprendizaje no supervisado y reforzado

Aprendizaje no supervisado

  • Algoritmos de agrupamiento
  • Reducción de dimensionalidad

Reforzado

  • Procesos de decisión de Markov con espacios de estados finitos
  • Métodos de Monte Carlo
  • Aprendizajes por diferencias temporales

¿Quién puede hacer este curso?

Lamentablemente, las personas residentes en uno o más de los siguientes países o regiones no podrán registrarse para este curso: Irán, Cuba y la región de Crimea en Ucrania. Si bien edX consiguió licencias de la Oficina de Control de Activos Extranjeros de los EE. UU. (U.S. Office of Foreign Assets Control, OFAC) para ofrecer nuestros cursos a personas en estos países y regiones, las licencias que hemos recibido no son lo suficientemente amplias como para permitirnos dictar este curso en todas las ubicaciones. edX lamenta profundamente que las sanciones estadounidenses impidan que ofrezcamos todos nuestros cursos a cualquier persona, sin importar dónde viva.

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