Course Summary
This course offers a deep dive into the field of Artificial Reasoning, exploring topics like decision-making, problem-solving, and logical reasoning. By the end of the course, students will have a solid understanding of how to apply these techniques to real-world scenarios.Key Learning Points
- Learn how to apply logical reasoning to solve complex problems
- Explore different techniques for decision-making and problem-solving
- Gain a deeper understanding of how machines can reason and make decisions
Job Positions & Salaries of people who have taken this course might have
- USA: USD 120,000
- India: INR 18,00,000
- Spain: EUR 60,000
- USA: USD 120,000
- India: INR 18,00,000
- Spain: EUR 60,000
- USA: USD 110,000
- India: INR 15,00,000
- Spain: EUR 50,000
- USA: USD 120,000
- India: INR 18,00,000
- Spain: EUR 60,000
- USA: USD 110,000
- India: INR 15,00,000
- Spain: EUR 50,000
- USA: USD 130,000
- India: INR 20,00,000
- Spain: EUR 70,000
Related Topics for further study
Learning Outcomes
- Develop a strong foundation in the principles of Artificial Reasoning
- Apply logical reasoning to solve complex problems
- Gain valuable skills that are in high demand across a range of industries
Prerequisites or good to have knowledge before taking this course
- Basic knowledge of programming and mathematics
- Familiarity with concepts related to Artificial Intelligence
Course Difficulty Level
IntermediateCourse Format
- Online
- Self-paced
- Video Lectures
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- Introduction to Machine Learning
- Data Science Essentials
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Description
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 (teorÃa de la probabilidad). En este curso vamos a cubrir una introducción tanto a la lógica (vamos a cubrir tres lógicas) como a la teorÃa de la probabilidad (vamos a cubrir tres modelos gráficos probabilÃsticos).
Algunas tareas requieren programación básica en Python: El alumno deberá completar código al que se le ha eliminado una parte.
Outline
- Lógica proposicional
- Introducción a la lógica
- Conceptos preliminares
- Sintaxis
- Semántica: Modelo y satisfacción
- Si no estás inscrito a este curso como usuario de Coursera para la UNAM, por favor revisa esta información:
- Bienvenida al curso
- Lógica proposicional
- Lógica proposicional parte 2
- Semántica: Consecuencia lógica, equivalencia lógica y literal
- Inferencia
- Algoritmo DPLL
- Lógica proposicional (parte 2)
- Lógica temporal y Lógica de predicados
- Conceptos preliminares y sintaxis de lógica temporal
- Semántica de lógica temporal
- Conceptos preliminares y sintaxis de lógica de predicados
- Semántica de lógica de predicados
- Inferencia de lógica de predicados
- Problemas cuando base de inteligencia artificial
- Lógica temporal
- Lógica de predicados
- TeorÃa de la probabilidad
- Introducción a la teorÃa de la probabilidad
- Redes bayesianas
- Teorema de Bayes
- TeorÃa de la probabilidad (parte 2)
- Cadenas de Markov
- TeorÃa de decisiones
- TeorÃa de decisiones
- TeorÃa de la probabilidad (parte 3)
- Procesos de Decisión de Markov
- TeorÃa de juegos
- Cierre del curso
- TeorÃa de juegos
David Rosenblueth
4.1 Raiting
Introducción a La Inteligencia Artificial (IA)
- 4.6
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También demostrará AI en acción con un mini proyecto. Esta es una traducción al español de un curso que se creó originalmente en inglés....
Razonamiento artificial
- 4.1
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El razonamiento formal juega un papel importante en la inteligencia artificial. Lógica proposicional Introducción a la lógica Conceptos preliminares Sintaxis Semántica: Modelo y satisfacción...
