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There are 6 modules in this course
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).
Algunas tareas requieren programación básica en Python: El alumno deberá completar código al que se le ha eliminado una parte.
En este módulo de razonamiento lógico podrás familiarizarte con la lógica proposicional. Verás una primera manera de formalizar razonamiento y los problemas NP-completos, que son arquetípicos en inteligencia artificial.
What's included
4 videos1 reading1 assignment
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4 videos•Total 18 minutes
Introducción a la lógica•9 minutes
Conceptos preliminares•3 minutes
Sintaxis•2 minutes
Semántica: Modelo y satisfacción•4 minutes
1 reading•Total 10 minutes
Bienvenida al curso•10 minutes
1 assignment•Total 30 minutes
Lógica proposicional•30 minutes
Lógica proposicional parte 2
Module 2•5 hours to complete
Module details
En este módulo de razonamiento lógico podrás familiarizarte con la lógica proposicional. Verás una primera manera de formalizar razonamiento y los problemas NP-completos, que son arquetípicos en inteligencia artificial.
Semántica: Consecuencia lógica, equivalencia lógica y literal•5 minutes
Inferencia•6 minutes
Algoritmo DPLL•8 minutes
1 assignment•Total 30 minutes
Lógica proposicional (parte 2)•30 minutes
1 programming assignment•Total 180 minutes
Implementación del algoritmo DPLL•180 minutes
1 ungraded lab•Total 60 minutes
Algoritmo DPLL•60 minutes
Lógica temporal y Lógica de predicados
Module 3•1 hour to complete
Module details
En este módulo de razonamiento lógico podrás familiarizarte con la lógica temporal para entender los conceptos básicos de los "verificadores de modelos" y con la lógica de predicados para sentar las bases de varias técnicas de inteligencia artificial.
What's included
6 videos2 assignments
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6 videos•Total 28 minutes
Conceptos preliminares y sintaxis de lógica temporal•2 minutes
Semántica de lógica temporal•8 minutes
Conceptos preliminares y sintaxis de lógica de predicados•5 minutes
Semántica de lógica de predicados•7 minutes
Inferencia de lógica de predicados•3 minutes
Problemas cuando base de inteligencia artificial•3 minutes
2 assignments•Total 55 minutes
Lógica temporal•25 minutes
Lógica de predicados•30 minutes
Teoría de la probabilidad
Module 4•5 hours to complete
Module details
En este módulo de razonamiento probabilístico estarás familiarizado con dos modelos gráficos probabilísticos: las redes bayesianas y las cadenas de Markov.
La Universidad Nacional Autónoma de México fue fundada el 21 de septiembre de 1551 con el nombre de la Real y Pontificia Universidad de México. Es la más grande e importante universidad de México e Iberoamérica. Tiene como propósito primordial estar al servicio del país y de la humanidad, formar profesionistas útiles a la sociedad, organizar y realizar investigaciones, principalmente acerca de las condiciones y problemas nacionales, y extender con la mayor amplitud posible, los beneficios de la cultura.
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