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“Cómo Hablar” dictado por MIT
What you'll learn
00:16 - Introducción
03:11 - Reglas de actuación
04:15 - Cómo empezar
05:38 - Cuatro ejemplos de heurística
10:17 - Las herramientas: Tiempo y lugar
13:24 - Las herramientas: Pizarras, accesorios y diapositivas
36:30 - Informar: La promesa, la inspiración, la forma de pensar
41:30 - Persuadir: Exámenes orales, charlas de trabajo, hacerse famoso
53:06 - Cómo parar: Diapositiva final, Palabras finales
56:35 - Palabras finales: Broma, Gracias, Ejemplos
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Piscología dictada por MIT
What you'll learn
Clase 1 - Introducción
Clase 2 - Ciencia e investigación
Clase 3 - Cerebro I - Estructura y funciones
Clase 4 - Cerebro II - Métodos de investigación
Clase 5 - Visión I
Clase 6 - Visión II
Clase 7 - La atención
Clase 8 - La conciencia
Clase 9 - El aprendizaje
Clase 10 - La memoria I
Clase 11 - Memoria II - Amnesia y Sistemas de Memoria
Clase 12 - El lenguaje
Clase 13 - El pensamiento
Clase 14 - La inteligencia
Clase 15 - Emoción y Motivación
Clase 16 - Personalidad
Clase 17 - El desarrollo del niño
Clase 18 - El desarrollo del adulto
Clase 19 - El estrés
Clase 20 - Psicopatología I
Clase 21 - Psicopatología II
Clase 22 - Psicología Social I
Clase 23 - Psicología Social II
Clase 24 - Conclusiones - Psicología Evolutiva, Felicidad
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Deep Learning dictado por MIT
What you'll learn
Búsqueda (búsqueda en árbol, programación dinámica, búsqueda de coste uniforme)
Problemas de satisfacción de restricciones (búsqueda por retroceso, ordenación dinámica, búsqueda local)
Procesos de decisión de Markov (evaluación de políticas, aprendizaje por refuerzo, aproximación de funciones)
Planificación y juego (funciones de evaluación, aprendizaje de TD, teoría de juegos)
Aprendizaje automático (clasificación lineal, minimización de pérdidas, redes neuronales, aprendizaje no supervisado)
Redes bayesianas
Modelos gráficos
Lógica (sintaxis versus semántica, lógica de primer orden)
Gratis
Deep Learning dictado por Stanford
What you'll learn
Búsqueda (búsqueda en árbol, programación dinámica, búsqueda de coste uniforme)
Problemas de satisfacción de restricciones (búsqueda por retroceso, ordenación dinámica, búsqueda local)
Procesos de decisión de Markov (evaluación de políticas, aprendizaje por refuerzo, aproximación de funciones)
Planificación y juego (funciones de evaluación, aprendizaje de TD, teoría de juegos)
Aprendizaje automático (clasificación lineal, minimización de pérdidas, redes neuronales, aprendizaje no supervisado)
Redes bayesianas
Modelos gráficos
Lógica (sintaxis versus semántica, lógica de primer orden)
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Inteligencia Artificial dictada por Stanford
What you'll learn
Búsqueda (búsqueda en árbol, programación dinámica, búsqueda de coste uniforme)
Problemas de satisfacción de restricciones (búsqueda por retroceso, ordenación dinámica, búsqueda local)
Procesos de decisión de Markov (evaluación de políticas, aprendizaje por refuerzo, aproximación de funciones)
Planificación y juego (funciones de evaluación, aprendizaje de TD, teoría de juegos)
Aprendizaje automático (clasificación lineal, minimización de pérdidas, redes neuronales, aprendizaje no supervisado)
Redes bayesianas
Modelos gráficos
Lógica (sintaxis versus semántica, lógica de primer orden)
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Programación Web para Negocios dictada por Harvard
What you'll learn
pensamiento computacional
lenguajes de programación
tecnologías de Internet
desarrollo web
pilas tecnológicas
computación en la nube
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Programación Web con Python y JavaScript dictada por Harvard
What you'll learn
HTML, CSS
Git
Python
Django
SQL, Models, and Migrations
JavaScript
User Interfaces
Testing, CI/CD
Scalability and Security
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Ciencia de la Computación dictada por Harvard
What you'll learn
Un conocimiento amplio y sólido de la informática y la programación
Cómo pensar de forma algorítmica y resolver problemas de programación de forma eficiente
Conceptos como abstracción, algoritmos, estructuras de datos, encapsulación, gestión de recursos, seguridad, ingeniería de software y desarrollo web
Familiaridad con varios lenguajes, como C, Python, SQL y JavaScript, además de CSS y HTML
Cómo comprometerse con una comunidad vibrante de estudiantes con ideas afines de todos los niveles de experiencia
Cómo desarrollar y presentar un proyecto final de programación a sus compañeros
