Universidad de los Andes
Introducción a la inteligencia artificial contemporánea

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Universidad de los Andes

Introducción a la inteligencia artificial contemporánea

Pablo Andrés Arbeláez Escalante
Nicolás Cardozo
Rubén Francisco Manrique

Dozenten: Pablo Andrés Arbeláez Escalante

15.866 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.7

(221 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

Flexibler Zeitplan
Ca. 18 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
98%
Den meisten Lernenden gefiel dieser Kurs
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Was Sie lernen werden

  • Analizar el desarrollo epistemológico de la inteligencia artificial y sus diferentes áreas de conocimiento.

  • Identificar las características esenciales de los paradigmas de aprendizaje de máquinas y las aplicaciones claves de la inteligencia artificial.

  • Reconocer las implicaciones éticas y sociales del despliegue de sistemas de inteligencia artificial en el mundo contemporáneo.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Reflexión ética
  • Kategorie: Programación básica
  • Kategorie: Uso de algoritmos
  • Kategorie: Pensamiento crítico
  • Kategorie: análisis de datos

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1 Quiz, 8 Aufgaben

Unterrichtet in Spanisch

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In diesem Kurs gibt es 8 Module

El objetivo principal de este primer módulo es introducir el concepto de inteligencia artificial, sus diferentes ramas y posibles campos de aplicación, así como analizar los aspectos éticos que giran alrededor de estos y promover una discusión hacia el futuro de esta disciplina.

Das ist alles enthalten

2 Videos4 Lektüren1 Aufgabe4 Plug-ins

Durante este módulo exploraremos los diferentes ámbitos en los que han surgido desafíos éticos y conoceremos algunos recursos analíticos para enfrentar cualquier dilema ético asociado con la implementación de la inteligencia artificial.

Das ist alles enthalten

9 Videos2 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema1 Plug-in

En este módulo introduciremos cómo la inteligencia artificial estudia el área de la visión por computador para desarrollar métodos que cada vez tienen habilidades más parecidas a las de la percepción humana. Analizaremos el concepto de visión por computador y los retos del procesamiento de imágenes. Adicionalmente, trataremos algunas aplicaciones que han revolucionado el mundo como lo conocemos y discutiremos de la evolución de la visión artificial.

Das ist alles enthalten

4 Videos1 Aufgabe1 Unbewertetes Labor

El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) es una disciplina de la Inteligencia Artificial que se ocupa de la formulación e investigación de mecanismos para el entendimiento de lenguaje natural del ser humano (escrito y hablado) a través de un computador. Los asistentes digitales virtuales como Alexa/Cortana, los sistemas de traducción automática, y los chatbots son algunos ejemplos de aplicaciones y sistemas de PLN. El objetivo principal de este módulo es que logres una comprensión general de esta área de la IA en relación con los problemas que aborda, su evolución, así como las grandes etapas que permiten la construcción de modelos de PLN.

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4 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 Diskussionsthema1 Plug-in

En este módulo analizarás las consideraciones para implementar aplicaciones de Inteligencia Artificial sobre plataformas embebidas. Se revisarán algunas arquitecturas Hardware para poder dimensionar a que nos referimos con recursos limitados y presentaremos las librerías Software que nos permiten trabajar sobre estas plataformas.

Das ist alles enthalten

7 Videos1 Lektüre2 Aufgaben

Desde hace más de veinte años, se reconoce el “capital conocimiento” como un valor fundamental de cualquier organización, que es necesario administrar, es decir extraer, formalizar, explotar y valorizar. La inteligencia artificial simbólica ha estudiado, desde sus orígenes, diferentes metodologías y formalismos para representar y explotar el conocimiento. La representación más utilizada en la actualidad son las ontologías, que adquieren todo su potencial en la Web semántica. A partir de la revisión de la evolución de las representaciones de conocimiento de la Inteligencia artificial simbólica, el módulo se centra en las ontologías: se estudian sus orígenes y componentes conceptuales, así como los lenguajes de representación más utilizados (RDF, URI y RDFS). El módulo termina con una introducción a la web semántica, los grafos de conocimiento o Knowledge Graphs y los datos hilados Linked data.

Das ist alles enthalten

6 Videos1 Aufgabe

En este módulo podrás estudiar algunos ejemplos en los que se utiliza actualmente el control automático inteligente. Comprenderás los conceptos de sistema y de control a partir del análisis de ejemplos de la vida diaria para identificar elementos de retroalimentación, medida, computación y acción. Además, comprenderás qué significa un control inteligente de sistemas a partir de la identificación de dos técnicas asociadas a la toma de decisiones.

Das ist alles enthalten

9 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

En este módulo comprenderás los fundamentos que subyacen al aprendizaje por refuerzo, los distintos modelos de aprendizaje existentes y cómo construir tus propios agentes inteligentes basados en el aprendizaje por refuerzo.

Das ist alles enthalten

6 Videos1 Quiz1 Unbewertetes Labor2 Plug-ins

Dozenten

Lehrkraftbewertungen
4.6 (70 Bewertungen)
Pablo Andrés Arbeláez Escalante
Universidad de los Andes
6 Kurse16.411 Lernende
Nicolás Cardozo
Universidad de los Andes
3 Kurse16.086 Lernende
Rubén Francisco Manrique
Universidad de los Andes
4 Kurse16.085 Lernende

von

Empfohlen, wenn Sie sich für Data Analysis interessieren

Auf einen Abschluss hinarbeiten

Dieses Kurs ist Teil des/der folgenden Studiengangs/Studiengänge, die von Universidad de los Andesangeboten werden. Wenn Sie zugelassen werden und sich immatrikulieren, können Ihre abgeschlossenen Kurse auf Ihren Studienabschluss angerechnet werden und Ihre Fortschritte können mit Ihnen übertragen werden.¹

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

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221 Bewertungen

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LR
5

Geprüft am 23. Apr. 2024

IG
5

Geprüft am 1. Juli 2023

VD
5

Geprüft am 4. Juli 2023

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Häufig gestellte Fragen