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所在平台: Coursera |
课程主页: https://www.coursera.org/learn/introduccion-a-la-inteligencia-artificial-contemporanea
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课程名称：当代人工智能概论 课程概述：人工智能（AI）是一个专注于设计硬件和软件组件，以模拟人类在执行任务和决策时的行为和思维的知识领域。其目标是开发计算能力，能够解决以前认为是人类智慧特有的任务。AI在建模和解决高复杂度问题方面特别有效，需要分析大量数据。 课程大纲： 1. **当代人工智能概论**：本模块的主要目标是介绍人工智能的概念、不同分支及其可能的应用领域，分析与之相关的伦理问题，并促进对这一学科未来的讨论。 2. **人工智能伦理简介**：本模块将探讨人工智能实施过程中出现的伦理挑战，并了解一些分析工具，以应对相关的伦理困境。 3. **计算机视觉**：本模块将介绍人工智能如何研究计算机视觉领域，以开发与人类感知能力越来越相似的方法。将分析计算机视觉的概念和图像处理的挑战，讨论一些颠覆世界的应用以及计算机视觉的演变。 4. **自然语言处理**：自然语言处理（NLP）是人工智能的一个分支，研究人类自然语言（书面和口语）的理解机制。模块的主要目标是让学习者对这一领域有一个全面的理解，涵盖其面临的问题、演变及构建NLP模型的主要阶段。 5. **嵌入式系统**：本模块将分析在嵌入式平台上实施人工智能应用的考虑因素，回顾一些硬件架构，以说明什么叫有限资源，并介绍可用于这些平台的程序库。 6. **知识表示**：知识资本被视为任何组织的基本价值之一，进行知识的提取、形式化、利用及评估至关重要。本模块将研究人工智能中知识表示的不同方法，以本体论为重点，讨论知识图谱和链接数据。 7. **控制系统**：在本模块中，学习者将研究当前使用智能自动控制的一些示例，分析日常生活中的反馈、测量、计算和行动的元素，从而理解智能控制系统的含义。 8. **强化学习**：本模块将帮助学习者理解强化学习的基本原理、不同的学习模型，以及如何构建基于强化学习的智能代理。 通过本课程，学习者将获得对当代人工智能的综合理解，并能够探讨和应用相关知识于实际问题中。
Name:Introducción a la inteligencia artificial contemporánea
Description: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.
Name:Introducción a la ética en la inteligencia artificial
Description: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.
Name:Visión por computador
Description: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.
Name:Procesamiento del lenguaje natural
Description: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.
Name:Sistemas embebidos
Description: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.
Name:Representación del conocimiento
Description: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.
Name:Sistemas de control
Description: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.
Name:Aprendizaje por refuerzo
Description: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.
La inteligencia artificial (IA) es un área del conocimiento enfocada en el diseño de componentes de hardware y software que emulen el comportamiento y pensamiento humano en la realización de tareas y toma de decisiones. Su objetivo es desarrollar capacidades computacionales que puedan resolver tareas previamente consideradas como exclusivas de la inteligencia humana. La IA ha sido especialmente útil para modelar y resolver problemas de alta complejidad que requieren del análisis de grandes volúm
