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).

Razonamiento artificial
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Razonamiento artificial
Ce cours fait partie de Spécialisation "Introducción a la inteligencia artificial"


Instructeurs : David A. Rosenblueth
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114 avis
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
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7 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
Avis des étudiants
- 5 stars
49,56 %
- 4 stars
26,95 %
- 3 stars
13,91 %
- 2 stars
1,73 %
- 1 star
7,82 %
Affichage de 3 sur 114
Révisé le 19 avr. 2021
Está interesante el curso pero debes de saber un poco sobre programación y de matemáticas o te darás de topes.
Révisé le 20 déc. 2020
Buen curso. Sin embargo, es necesario tener conocimientos técnicos y de programación.
Révisé le 30 janv. 2021
Buen curso. Le daría 5 estrellas pero es confunso en lo que respecta a la entrega de tareas en Python, salvo eso, el curso es muy bueno.

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