La Inteligencia Artificial (IA) es la combinación de algoritmos planteados con el propósito de crear máquinas que presenten las mismas capacidades que el ser humano. Una tecnología que todavía nos resulta lejana y misteriosa, pero que desde hace unos años está presente en nuestro día a día a todas horas.
TIPOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Los expertos en ciencias de la computación Stuart Russell y Peter Norvig diferencian varios tipos de inteligencia artificial:
Sistemas que piensan como humanos
Automatizan actividades como la toma de decisiones, la resolución de problemas y el aprendizaje. Un ejemplo son las redes neuronales artificiales.
Sistemas que actúan como humanos
Se trata de computadoras que realizan tareas de forma similar a como lo hacen las personas. Es el caso de los robots.
Sistemas que piensan racionalmente
Intentan emular el pensamiento lógico racional de los humanos, es decir, se investiga cómo lograr que las máquinas puedan percibir, razonar y actuar en consecuencia. Los sistemas expertos se engloban en este grupo.
Sistemas que actúan racionalmente
idealmente, son aquellos que tratan de imitar de manera racional el comportamiento humano, como los agentes inteligentes.
¿Quieres aprender más sobre la inteligencia artificial? Si tu respuesta es un sí, entonces estas de suerte porque en esta publicación te traemos 15 cursos que tratan el tema de la inteligencia artificial.
Estos cursos son gratis y son impartidos por las mejores universidades y empresas del mundo.
¿Cómo obtengo los cursos gratis?
Estos cursos son ofrecidos desde la plataforma de Coursera, son cursos que puedes obtener de manera gratuita bajo ciertas condiciones.
La primera opción es elegir la opción de “Curso gratuito sin certificado”, de esta manera podrás acceder al contenido del curso y finalizarlo, pero no podrás obtener un certificado de finalización avalado por la plataforma.
La segunda opción es elegir “auditar curso”, con esta opción podrás acceder al contenido de video del curso, pero no podrás realizar los exámenes ni obtener el certificado de finalización. Si no ves la opción de auditar curso, debes verificar en la parte de abajo usando el scroll (en forma de link).
Las opciones varían dependiendo el curso, pero con cualquiera de las dos podrás acceder gratuitamente al contenido.
Por si fuera poco, algunos cursos tienen la opción de ayuda económica, con los cuales puedes solicitar dicho apoyo y ser acreedor de un curso de pago.
Puedes ver todos los cursos a continuación:
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Introducción a la Inteligencia Artificial: Principales Algoritmos
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.
Razonamiento artificial
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.
Cognición encarnada
Esta materia de corte teórico forma parte del programa especializado introducción a la Inteligencia Artificial, aunque puede tomarse de manera independiente. Las ciencias cognitivas estudian el conocimiento, por lo que abarca a una diversidad de disciplinas, tales como la psicología, neurofisiología, lingüística, filosofía y también la inteligencia artificial.
Por una parte, las ciencias cognitivas pueden ayudarnos a construir sistemas que exhiban una inteligencia más sofisticada. Por otra, los avances y experimentos en inteligencia artificial pueden ser útiles al resto de las ciencias cognitivas. En este curso cubrirá brevemente la historia y conceptos más relevantes de ciencias cognitivas, relacionándolos con temas revisados en el Programa Especializado.
El objetivo es que puedas desarrollar un discurso para expresar tu opinión sobre la cognición en humanos, animales, otros seres vivos y máquinas.
Clasificación de imágenes: ¿cómo reconocer el contenido de una imagen?
¿Te interesa la visión por computador? ¿Te gustaría saber cómo se puede reconocer el contenido visual de las imágenes y clasificarlas a partir de su contenido?
En este curso aprenderás diferentes métodos de representación y clasificación de imágenes. El temario del curso te permitirá conocer el esquema básico de clasificación de imágenes conocido como Bag of Visual Words. A partir de este esquema básico aprenderás cómo utilizar varios descriptores locales de la imagen así como los métodos de clasificación más habituales.
También describiremos diferentes extensiones del esquema básico que permiten combinar distintos descriptores, incluir información espacial o mejorar la representación final de la imagen.
Finalizar el curso te permitirá:
- • Diseñar soluciones adaptadas para diferentes problemas de clasificación y reconocimiento de imágenes
- • Conocer las principales técnicas usadas para la descripción y clasificación de una imagen
- • Acceder a las herramientas que permiten el desarrollo de aplicaciones reales de clasificación de imágenes
El curso está orientado tanto a estudiantes universitarios de algún grado relacionado con la informática, la ingeniería o las matemáticas, como a otros estudiantes con conocimientos de programación, interesados en aprender cómo utilizar técnicas de visión por computador para extraer información de las imágenes.
IA para todos
La IA no es solo para ingenieros. Si desea que su organización mejore en el uso de la IA, este es el curso que todos, especialmente sus pares no técnicos, deben tomar.
Detección de objetos
¿Te interesa la visión por computador? ¿Te gustaría conocer qué métodos puedes utilizar para detectar y reconocer objetos en una imagen? En este curso te introducirás en los principios básicos de cualquier sistema automático de detección y reconocimiento de objetos en imágenes.
A lo largo del curso analizaremos diferentes métodos de representación y clasificación que te permitirán abordar casos de aplicación de complejidad creciente.
Analítica avanzada y seguridad cibernética
La Universidad Galileo junto con el Programa Energías Renovables y Eficiencia Energética (4E) en Centroamérica que implementa la GIZ, desarrolló este curso con el objetivo de promover la “Digitalización en el sector energético” La analítica avanzada permite utilizar los datos generados por un sistema para obtener información relevante sobre su estado actual o posibles estados futuros.
En este curso, aprenderás cómo la analítica avanzada, por medio de diferentes técnicas, permite crear modelos predictivos, prescriptivos y automáticos para mejorar la gestión de los activos energéticos en un sistema eléctrico.
Sesenta años de inteligencia artificial
En este curso, ofrecido por la UNAM, cubriremos el pasado, presente y futuro de la inteligencia artificial. También mencionaremos los conceptos más importantes que serán útiles en el resto del programa especializado. Discutiremos las implicaciones sociales, éticas y filosóficas de los desarrollos en inteligencia artificial.
Comportamiento adaptativo
Los seres vivos han evolucionado en entornos cambiantes, por lo que han desarrollado mecanismos que les permiten exhibir comportamiento adaptativo. Usando el método sintético, podemos construir sistemas artificiales adaptativos que implementen dichos mecanismos, con lo cual también podemos incrementar nuestra comprensión de los sistemas naturales.
En este curso veremos diversos conceptos que se han aplicado en la inteligencia artificial con orígenes en la biología y en la cibernética. Construyendo sobre ejemplos de sistemas vivos, revisaremos diversos algoritmos que permiten a los sistemas adaptarse y de esta manera enfrentar a la complejidad y cambios de su entorno.
También cubriremos temas relacionados con la robustez, la cual complementa a la adaptación. Finalmente, veremos algunas aplicaciones de este tipo de inteligencia artificial. En el proyecto final, se desarrollará un sistema artificial que exhiba comportamiento adaptativo.
Inteligencia artificial: proyecto final
En el proyecto culminante del programa especializado Introducción a la Inteligencia Artificial, los estudiantes aplicarán conceptos adquiridos durante el programa en un problema de su elección. El proyecto involucrará el desarrollo de un programa de software y la escritura de un ensayo.
Se extenderá por lo menos uno de los temas cubiertos en el programa especializado, realizando una implementación, comparándolo con otras técnicas y reportando los resultados en un ensayo. La evaluación será por pares.
Los objetivos del proyecto son:
- * Aplicar el conocimiento adquirido durante el programa especializado a un dominio particular.
- * Implementar tecnología de IA con un propósito específico.
- * Comparar la solución desarrollada con existentes.
- * Reportar los resultados en un ensayo estructurado (máximo 10 páginas).
Inteligencia Artificial centrada en el ser humano
Este curso presenta los fundamentos conceptuales de la inteligencia artificial. Comienza con los antecedentes históricos.
Los principales conceptos se desarrollarán de forma sistemática y se analizarán desde una perspectiva filosófica. Las preguntas principales son: ¿Qué es la inteligencia y qué significa pensar y hablar un idioma?, ¿Cuáles son las implicaciones éticas y sociales de la inteligencia artificial?
Los objetivos son los siguientes:
- 1. Reconocer y comprender las ideas principales de la IA.
- 2. Analizar los conceptos fundamentales de la IA.
- 3. Evaluar estos conceptos fundamentales desde una perspectiva filosófica, ética y social
Introducción a la visión por computador: desarrollo de aplicaciones con OpenCV
Con este curso, el alumnado será capaz de aprender y entender los conceptos básicos de visión por computador, además de implementar de forma práctica algoritmos de análisis de imágenes a través de computadores utilizando la biblioteca de funciones OpenCV.
El Análisis de Imágenes o Visión por Computador es la capacidad de los ordenadores de analizar imágenes capturadas por una cámara y obtener la información de los objetos que se hayan presentes en esa escena. En la actualidad, constituye uno de los campos de la Inteligencia Artificial con un mayor ritmo de desarrollo y que más aplicaciones nuevas está presentando.
Introducción al procesamiento de lenguaje natural
Este curso te brindará los conocimientos introductorios sobre el procesamiento de lenguaje natural y las diversas tareas relacionadas al pre procesamiento de grandes volúmenes de texto. Te encontrarás con situaciones cotidianas que se enfrentan al trabajar con proyectos de NLP, para poder poner en juego todo lo aprendido.
Para desarrollar aplicaciones se va a utilizar Pyhon 3.6 o superior. Alternativamente se puede utilizar el entorno de Anaconda con la misma versión de Python. Como editor de código, los ejemplos van a ser editados en el Notebook de Anaconda, pero el alumno puede utilizar cualquier editor de texto que reconozca notebooks de Anaconda. Librerías que es necesario tener instaladas para realizar el curso: NLTK, Pandas, SCIKIT-learn.
Limpieza de datos para el procesamiento de lenguaje natural
Este curso te brindará los conocimientos necesarios para la extracción, limpieza y preparación de distintas fuentes de datos para ser incluidos en un proceso de NLP.
NLP System Architecture and Dev-Ops
Este curso te brindará los conocimientos necesarios para la implementación de algoritmos de NLP. Mediante el uso de los últimos algoritmos más populares en NLP se procederá a dar solución a un conjunto de problemas propios del área. Para realizar este curso es necesario contar con conocimientos de programación de nivel básico a medio, deseablemente conocimiento básico del lenguaje Python y es recomendable conocer los Jupyter Notebooks en el entorno Anaconda.
Para desarrollar aplicaciones se va a utilizar Python 3.6 o superior. Alternativamente se puede utilizar el entorno de Anaconda con la misma versión de Python. Como editor de código, los ejemplos van a ser editados en el Notebook de Anaconda, pero el alumno puede utilizar cualquier editor de texto que reconozca notebooks de Anaconda.
Librerías que es necesario tener instaladas para realizar el curso: NLTK, Scikit-learn, Spacy y TensorFlow.
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