Inteligencia Artificial dictada por Stanford

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Actualizado 7 agosto, 2022
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Acerca del Curso

La Inteligencia Artificial ha surgido como una disciplina cada vez más impactante en la ciencia y la tecnología. Las aplicaciones de la IA están integradas en la infraestructura de muchos productos e industrias: motores de búsqueda, diagnósticos médicos, reconocimiento del habla, control de robots, búsqueda en la web, publicidad e incluso juguetes.

Este curso profesional ofrece una amplia visión de la inteligencia artificial moderna. Aprenda cómo las máquinas pueden participar en la resolución de problemas, el razonamiento, el aprendizaje y la interacción. Diseñe, pruebe e implemente algoritmos. Obtenga una apreciación de este dinámico campo.

Los temas específicos incluyen el aprendizaje automático, la búsqueda, los juegos, los procesos de decisión de Markov, la satisfacción de restricciones, los modelos gráficos y la lógica. El objetivo principal del curso es dotarle de las herramientas necesarias para afrontar los nuevos problemas de IA que pueda encontrar en su vida.

 

Objetivos de Aprendizaje

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)

Requerimientos

  • Alto deseo de aprender.
  • Dedicación y constancia.

Curriculum

12 Lessons18h

Inteligencia Artificial en Stanford

Este es CS221, la introducción de la Universidad de Stanford a la Inteligencia Artificial
Introducción a la Inteligencia Artificial de Stanford1:27:25
Machine Learning 101:20:34
Machine Learning 201:22:23
Machine Learning 301:23:37
Programación Dinámica01:20:25
Programación Dinámica 201:21:54
Procesos de Decisión Markov01:23:37
Procesos de Decisión Markov 201:14:38
Juegos Parte 1 – Minimax01:21:32
Juegos Parte 2 – Teoría de Juegos01:19:25
Aprende Deep Learning en Stanford01:12:57
Conclusiones y qué hacer Luego del Curso de Inteligencia Artificial01:01:48

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Excelente, siempre había querido aprender Inteligencia Artificial!

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