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Universidad Nacional Autónoma de México

Razonamiento artificial

David A. Rosenblueth
Stalin Muñoz Gutiérrez

Instructeurs : David A. Rosenblueth

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Inclus avec Coursera Plus

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115 avis

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
2 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Reinforcement Learning
  • Catégorie : Bayesian Network
  • Catégorie : Algorithms
  • Catégorie : Artificial Intelligence
  • Catégorie : Deductive Reasoning
  • Catégorie : Probability
  • Catégorie : Game Theory
  • Catégorie : Theoretical Computer Science
  • Catégorie : Markov Model
  • Catégorie : Decision Tree Learning
  • Catégorie : Probability Distribution
  • Catégorie : Verification And Validation
  • Catégorie : Computational Logic
  • Catégorie : Logical Reasoning

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Python Programming

Détails à connaître

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Évaluations

7 devoirs

Enseigné en Espagnol

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Ce cours fait partie de la Spécialisation "Introducción a la inteligencia artificial"
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  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 6 modules dans ce cours

En este módulo de razonamiento lógico podrás familiarizarte con la lógica proposicional. Verás una primera manera de formalizar razonamiento y los problemas NP-completos, que son arquetípicos en inteligencia artificial.

Inclus

4 vidéos1 lecture1 devoir

En este módulo de razonamiento lógico podrás familiarizarte con la lógica proposicional. Verás una primera manera de formalizar razonamiento y los problemas NP-completos, que son arquetípicos en inteligencia artificial.

Inclus

3 vidéos1 devoir1 devoir de programmation1 laboratoire non noté

En este módulo de razonamiento lógico podrás familiarizarte con la lógica temporal para entender los conceptos básicos de los "verificadores de modelos" y con la lógica de predicados para sentar las bases de varias técnicas de inteligencia artificial.

Inclus

6 vidéos2 devoirs

En este módulo de razonamiento probabilístico estarás familiarizado con dos modelos gráficos probabilísticos: las redes bayesianas y las cadenas de Markov.

Inclus

2 vidéos1 devoir1 devoir de programmation1 laboratoire non noté

En este módulo de razonamiento probabilístico estarás familiarizado con un modelo gráfico probabilístico: los procesos de decisión de Markov.

Inclus

2 vidéos1 devoir1 devoir de programmation1 laboratoire non noté

En este módulo de razonamiento probabilístico estarás familiarizado con un modelo gráfico probabilístico: los procesos de decisión de Markov.

Inclus

3 vidéos1 devoir1 devoir de programmation1 laboratoire non noté

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Instructeurs

Évaluations de l’enseignant
(33 évaluations)
David A. Rosenblueth
Universidad Nacional Autónoma de México
2 Cours10 231 apprenants
Stalin Muñoz Gutiérrez
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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

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’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

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’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

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’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

  • 5 stars

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Affichage de 3 sur 115

AG

Révisé le 19 avr. 2021

AL

Révisé le 20 déc. 2020

HP

Révisé le 30 janv. 2021

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