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所在平台: Coursera |
课程主页: https://www.coursera.org/learn/razonamiento-artificial
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课程名称：人工推理 课程概述：形式推理在人工智能中扮演着重要角色。主要有两种形式化推理的方式：一种侧重于推导（逻辑），另一种侧重于不确定性（概率论）。本课程将介绍逻辑（涵盖三种逻辑）和概率论（涵盖三种概率图模型）的基础知识。部分任务需要基本的Python编程，学生需完成部分缺失的代码。 课程大纲： 1. **命题逻辑**：在此模块中，学生将熟悉命题逻辑，了解形式化推理的首种方式及代表性的NP完全问题，这些问题在人工智能中极为典型。 2. **命题逻辑（第二部分）**：本模块继续深入命题逻辑，巩固前一部分的知识，并进一步探索相关的NP完全问题。 3. **时态逻辑与谓词逻辑**：该模块将帮助学生理解时态逻辑的基本概念，以学习“模型检验器”，并通过谓词逻辑为多种人工智能技术奠定基础。 4. **概率论**：在该模块中，学生将熟悉两个概率图模型：贝叶斯网络和马尔可夫链。 5. **概率论（第二部分）**：本模块将介绍另一种概率图模型：马尔可夫决策过程。 6. **概率论（第三部分）**：此模块将继续探讨马尔可夫决策过程，帮助学生进一步加深理解。 通过本课程，学生将能够掌握形式推理的基本原则，并理解其在人工智能中的应用。
Name:Lógica proposicional
Description: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.
Name:Lógica proposicional parte 2
Description: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.
Name:Lógica temporal y Lógica de predicados
Description: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.
Name:Teoría de la probabilidad
Description:En este módulo de razonamiento probabilístico estarás familiarizado con dos modelos gráficos probabilísticos: las redes bayesianas y las cadenas de Markov.
Name:Teoría de la probabilidad (parte 2)
Description:En este módulo de razonamiento probabilístico estarás familiarizado con un modelo gráfico probabilístico: los procesos de decisión de Markov.
Name:Teoría de la probabilidad (parte 3)
Description:En este módulo de razonamiento probabilístico estarás familiarizado con un modelo gráfico probabilístico: los procesos de decisión de Markov.
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). Algunas tareas requieren programación básica en Python: El alumno deberá completar código al que se le ha eliminado una parte.
