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GalileoX: Introducción a la Inteligencia Artificial: Principales Algoritmos

4.2 stars
5 ratings

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

4 weeks
4–5 hours per week
Self-paced
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Starts Nov 22
Ends Dec 16
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Introducción a la Inteligencia Artificial: Principales Algoritmos

About this course

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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.

At a glance

  • Institution: GalileoX
  • Subject: Computer Science
  • Level: Introductory
  • Prerequisites:

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

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

What you'll learn

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  • 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

Syllabus

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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

Who can take this course?

Unfortunately, learners residing in one or more of the following countries or regions will not be able to register for this course: Iran, Cuba and the Crimea region of Ukraine. While edX has sought licenses from the U.S. Office of Foreign Assets Control (OFAC) to offer our courses to learners in these countries and regions, the licenses we have received are not broad enough to allow us to offer this course in all locations. edX truly regrets that U.S. sanctions prevent us from offering all of our courses to everyone, no matter where they live.

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Certificate

Free

Price

$19 USD

-

Access to course materials

Unlimited

Limited

Expires on Dec 20

World-class institutions and universities

edX support

Shareable certificate upon completion

Graded assignments and exams

Read our FAQsin a new tab about frequently asked questions on these tracks.

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