關於此 專項課程

100% 在線課程

立即開始,按照自己的計劃學習。

靈活的計劃

設置並保持靈活的截止日期。

中級

完成時間大約為4 個月

建議 4 小時/週

西班牙語(Spanish)

字幕:西班牙語(Spanish)...

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專項課程 的運作方式

加入課程

Coursera 專項課程是幫助您掌握一門技能的一系列課程。若要開始學習,請直接註冊專項課程,或預覽專項課程並選擇您要首先開始學習的課程。當您訂閱專項課程的部分課程時,您將自動訂閱整個專項課程。您可以只完成一門課程,您可以隨時暫停學習或結束訂閱。訪問您的學生面板,跟踪您的課程註冊情況和進度。

實踐項目

每個專項課程都包括實踐項目。您需要成功完成這個(些)項目才能完成專項課程並獲得證書。如果專項課程中包括單獨的實踐項目課程,則需要在開始之前完成其他所有課程。

獲得證書

在結束每門課程並完成實踐項目之後,您會獲得一個證書,您可以向您的潛在雇主展示該證書並在您的職業社交網絡中分享。

how it works

此專項課程包含 9 門課程

課程1

Sesenta años de inteligencia artificial

4.7
37 個評分
15 個審閱
En este curso cubriremos el pasado, presente y futuro de la inteligencia artificial. También mencionaremos los conceptos más importantes que serán útiles en el resto del programa especializado. Discutiremos las implicaciones sociales, éticas y filosóficas de los desarrollos en inteligencia artificial....
課程2

Razonamiento artificial

4.9
7 個評分
3 個審閱
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....
課程3

Resolución de problemas por búsqueda

El curso trata de resolución automática de problemas por medio de algoritmos de búsqueda. Aprenderás a abstraer un problema como un grafo de estados-acciones y a dimensionar su complejidad por medio de la identificación de parámetros. Además, te mostraremos cómo analizar el consumo de recursos computacionales de los algoritmos para seleccionar o adaptar el más apropiado al problema. Nos interesa que puedas aplicar los algoritmos a problemas concretos. Te acompañaremos en la implementación de los algoritmos en el lenguaje de programación Python y te mostraremos algunos ejemplos de su aplicación a ciertos problemas modelo. Al final podrás probar tus algoritmos en un espacio de búsqueda interesante: el resolver el cubo de Rubik....
課程4

Aprendizaje de máquinas

El aprendizaje de máquinas es una rama de la inteligencia artificial dedicada al estudio de métodos para dotar a los agentes artificiales de la capacidad de aprender a partir de ejemplos y/o experiencia. Los métodos de aprendizaje de máquinas pueden generar modelos de problemas complejos a través de instancias específicas, los cuales son capaces de generalizar y/o adaptarse a situaciones nuevas. Estos modelos han permitido llevar a cabo muchas nuevas aplicaciones en áreas muy diversas como generación de descripciones de imágenes, predicción de readmisión hospitalaria o detección de partículas subatómicas. En la actualizada frecuentemente interactuamos con modelos de aprendizaje de máquinas en diversas actividades de nuestra vida cotidiana. Por ejemplo, cuando utilizamos el teclado virtual en nuestros teléfonos móviles, un modelo de aprendizaje de máquinas trata de predecir la siguiente palabra que queremos escribir a partir de nuestro patrón de escritura y la de otros usuarios. De igual manera, al realizar una búsqueda en Internet, un modelo de aprendizaje de máquinas identifica los documentos más relevantes a ser mostrados de todos los posibles documentos usando nuestro historial de búsqueda. Al tomar una foto con nuestra cámara digital, un modelo de aprendizaje de máquinas detecta los rostros en la escena para poder enfocarlos de forma adecuada. Este es un curso básico introductorio al aprendizaje de máquinas con un enfoque práctico, el cual aborda tanto los fundamentos generales como métodos específicos y algunos aspectos prácticos. El curso aborda tanto el aprendizaje supervisado como el aprendizaje sin supervisión. Los métodos que se presentan en el curso son regresión lineal, regresión logística, redes neuronales y K-medias....

講師

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Ricardo Montalvo Lezama

Maestro en Ciencias de la Computación
Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y Sistemas
Avatar

Stalin Muñoz Gutiérrez

Maestro en Ciencias de la Complejidad
Centro de Ciencias de la Complejidad
Avatar

Dr. Gibran Fuentes Pineda

Investigador Asociado "C"
Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas
Avatar

Mtra. Berenice Montalvo Lezama

Profesora asistente
Posgrado en Ciencia e Ingeniería de la Computación
Avatar

Carlos Gershenson

Investigador
Ciencias de la Computación, IIMAS
Avatar

David Rosenblueth

Investigador de Carrera Titular A
Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y Sistemas

關於 墨西哥国立自治大学

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....

常見問題

  • 可以!点击您感兴趣的课程卡开始注册即可。注册并完成课程后,您可以获得可共享的证书,或者您也可以旁听该课程免费查看课程资料。如果您订阅的课程是某专项课程的一部分,系统会自动为您订阅完整的专项课程。访问您的学生面板,跟踪您的进度。

  • 此课程完全在线学习,无需到教室现场上课。您可以通过网络或移动设备随时随地访问课程视频、阅读材料和作业。

  • 此专项课程不提供大学学分,但部分大学可能会选择接受专项课程证书作为学分。查看您的合作院校了解详情。

  • Para los cursos prácticos:

    Programación básica en Python (Curso disponible en https://www.coursera.org/learn/python )

    Álgebra (Curso disponible en https://www.coursera.org/learn/algebra-basica )

  • No es necesario, pero se recomienda seguir el orden del programa.

  • Tener un amplio entendimiento teórico y práctico de distintas ramas de la inteligencia artificial, con la capacidad de analizar problemas en una diversidad de dominios, decidir qué herramientas son las más apropiadas e implementar una solución.

還有其他問題嗎?請訪問 學生幫助中心