• Length:
    4 Weeks
  • Effort:
    4–5 hours per week
  • Price:

    FREE
    Add a Verified Certificate for $49 USD

  • Institution
  • Subject:
  • Level:
    Introductory
  • Language:
    Español
  • Video Transcript:
    Español

Prerequisites

Es recomendable contar con conocimientos básicos en: Programación (ideal en Python), Álgebra, Probabilidades y Estadística.

About this course

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En este curso lograrás familiarizarte con los principios filosóficos y algorítmicos de las técnicas más populares de inteligencia artificial.

El curso está estructurado como un compendio de algoritmos organizados por el área de inteligencia artificial a la cual pertenecen.

Las áreas que trataremos son: Knowledge Based AI, Search Algorithms, Machine Learning.

Cada unidad consiste en una introducción al objetivo del algoritmo, una descripción de su operación, y ejemplos de aplicación.

Tendrás la oportunidad de poner en práctica lo aprendido empleando librerías populares de inteligencia artificial como https://scikit-learn.org y http://gym.openai.com.

What you'll learn

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  • Los fundamentos básicos de la Inteligencia Artificial
  • Distinguir entre los distintos temas relacionados con la Inteligencia Artificial
  • Qué problemas resuelve un algoritmo específico.
  • Los diferentes algoritmos que tienes para resolver un problema específico.
  • Aplicación de Algoritmos de Búsqueda.
  • Aplicación de Algoritmos de Aprendizaje Supervisado.
  • Aplicación de Algoritmos de Aprendizaje No-Supervisado.
  • Aplicación de Algoritmos de Aprendizaje Reforzado.
  • Uso de librerías de Inteligencia Artificial en Python.

1. Introducción

  • a. Historia de AI
  • b. Overview of AI
  • c. Distinción entre temas que rodean al AI
  • d. Aplicaciones
  • e. Iniciación a Librerías de Inteligencia Artificial

2. Algoritmos tradicionales de AI

  • a. Knowledge Based AI
  • b. Search Algorithms
  • c. Game Playing

3. Machine Learning: Aprendizaje supervisado

  • a. Introducción al aprendizaje supervisado.
  • b. Predicción.
  • c. Clasificación.
  • d. Intro a las redes neurales.

4. Machine Learning: Aprendizaje no supervisado y reforzado

  • No Supervisado
  • - Clustering
  • - Dimensionality Reduction
  • Reforzado
  • - Finite Markov Decision Process
  • - Monte Carlo Methods

Meet your instructors

Jorge Samayoa
Director del Instituto de Investigación de Operaciones
Universidad Galileo
Eduardo Corpeño
Director del Área de Electrónica
Galileo University
Preng Biba
Instituto de Investigación de Operaciones
Universidad Galileo
Julio Fajardo
Subdirector del Laboratorio de Investigación Turing, FISICC, Universidad Galileo.
Universidad Galileo

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Who can take this course?

Unfortunately, learners from one or more of the following countries or regions will not be able to register for this course: Iran, Cuba and the Crimea region of Ukraine. While edX has sought licenses from the U.S. Office of Foreign Assets Control (OFAC) to offer our courses to learners in these countries and regions, the licenses we have received are not broad enough to allow us to offer this course in all locations. EdX truly regrets that U.S. sanctions prevent us from offering all of our courses to everyone, no matter where they live.