Curso Online – Introducción a la Inteligencia Artificial: Práctica Profesional Certificada en Google y la Universidad Nacional Autónoma de México

Sesenta años de inteligencia artificial

Curso 1 • 5 horas • 4,8 (416 valoraciones)

Detalles del curso

¿Qué aprenderás?

• En este curso, ofrecido por la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), repasaremos el pasado, presente y futuro de la inteligencia artificial.
• También mencionaremos los conceptos importantes que ayudarán en la continuación del programa especial.
• Discutiremos las implicaciones sociales, éticas y filosóficas de los desarrollos en inteligencia artificial.

inferencia artificial

Curso 2 • 20 horas • 4.1 (104 valoraciones)

Detalles del curso

¿Qué aprenderás?

• La inferencia formal juega un papel importante en la inteligencia artificial.
• Hay dos formas principales de aplicar la inferencia: una que enfatiza la inferencia (lógica) y la otra que enfatiza la incertidumbre (teoría de la probabilidad).
• En este curso repasaremos una introducción tanto a la lógica (veremos tres tipos de lógica) como a la teoría de probabilidades (veremos tres modelos gráficos probabilísticos).
• Algunas de las tareas requerirán programación básica en Python: el estudiante deberá completar el código que ha sido parcialmente eliminado.

Resolver problemas mediante la búsqueda

Curso 3 • 18 horas • 4,6 (21 valoraciones)

Detalles del curso

¿Qué aprenderás?

• El curso trata sobre la resolución automática de problemas mediante algoritmos de búsqueda.
• Aprenderá cómo abstraer el problema como un gráfico de estado-acción y medir su complejidad identificando parámetros.
• Además, veremos cómo analizar el consumo de recursos computacionales de los algoritmos para elegir o adaptar el más adecuado al problema.
• Nos encantaría verle ejecutar los algoritmos en problemas concretos.
• Te acompañaremos en la aplicación de los algoritmos en el lenguaje de programación Python y veremos ejemplos de su aplicación a problemas de ejemplo.
• Al final podrás probar tus algoritmos en un interesante espacio de búsqueda: resolver un cubo de Rubik.

Computación evolutiva

Curso 4 • 19 horas • 4.1 (21 valoraciones)

Detalles del curso

¿Qué aprenderás?

• La computación evolutiva (CE) utiliza la teoría de la evolución natural y la genética para la adaptación evolutiva de estructuras computacionales.
• Proporciona un medio alternativo para abordar problemas complejos en diversos campos, como la ingeniería, la economía, la química, la medicina y las artes.
• La población de posibles soluciones a un problema determinado se compara con la población de organismos vivos que progresan en cada generación.
• Recombinando a los mejores individuos de la población y transmitiendo los rasgos de los padres a su descendencia.
• En este campo se han desarrollado diversos métodos evolutivos, que se diferencian en el tipo de estructuras que componen la población.
• Los algoritmos evolutivos (AE) se definen como metodologías de optimización y búsqueda, que están influenciadas y reflejan parcialmente los procesos de evolución natural.
• Los algoritmos evolutivos no son los únicos métodos de optimización que se originan en los sistemas biológicos.
• Existe una variedad de algoritmos de optimización que intentan imitar el comportamiento de los sistemas naturales.

comportamiento adaptativo

Curso 5 • 9 horas • 4,5 (24 valoraciones)

Detalles del curso

¿Qué aprenderás?

• La vida evolucionó en entornos cambiantes y, por lo tanto, desarrolló mecanismos que les permiten mostrar un comportamiento adaptativo.
• Utilizando la metodología sintética, podemos construir sistemas adaptativos artificiales que implementen estos mecanismos.
• Nos basaremos en ejemplos de sistemas vivos y examinaremos diferentes algoritmos que permiten que los sistemas se adapten por sí mismos.
• También discutiremos cuestiones relacionadas con la robustez, que complementa el ajuste.
• Por último, veremos algunas aplicaciones de este tipo de inteligencia artificial.
• En el proyecto final se desarrollará un sistema artificial que mostrará un comportamiento adaptativo.

creatividad computacional

Curso 6 • 19 horas • 4,6 (11 valoraciones)

Detalles del curso

¿Qué aprenderás?

• ¿Qué es la creatividad? ¿Pueden las computadoras ser creativas?
• ¿Cómo, cuándo y por qué se creó este nuevo campo?
• ¿Hasta dónde hemos llegado en la creación de sistemas «creativos»?
• ¿Qué teorías, metodologías y desarrollos se pueden utilizar para programar y evaluar este tipo de sistemas en la creación de narrativas, música, descubrimientos científicos, artes visuales y más?
• Analizaremos estas preguntas y más, y discutiremos sus implicaciones a lo largo del curso.
• A medida que avance en las lecciones, gradualmente comenzará a desarrollar su agente adaptativo creativo.

cognición encarnada

Curso 7 • 27 horas • 4,5 (37 valoraciones)

Detalles del curso

¿Qué aprenderás?

• Conocer la historia y términos clave en los campos cognitivos.
• Piense en la importancia del cuerpo, el medio ambiente, la cultura y la tecnología, así como los procesos dinámicos en el estudio del cerebro.
• Examinar problemas abiertos en cognición y conciencia artificial, así como aspectos sociales de la cognición.

Inteligencia Artificial: Proyecto Final

Curso 8 • 24 horas

Detalles del curso

¿Qué aprenderás?

• En el proyecto final del programa especial Introducción a la Inteligencia Artificial, los estudiantes aplicarán los términos adquiridos durante el programa a un problema de su elección.
• El proyecto incluirá el desarrollo de software y la redacción de un artículo.
• Abordará al menos uno de los temas tratados durante el programa, realizando una aplicación, comparándola con otras técnicas y reportando los resultados en un artículo.
• Los objetivos del proyecto son:
• Aplicar los conocimientos adquiridos durante el programa especial en un determinado campo.
• Aplicar tecnología de inteligencia artificial para un propósito específico.
• Compare la solución creada con las soluciones existentes.
• Informar los resultados en un artículo organizado (hasta 10 páginas).