La Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) a través de la plataforma educativa Coursera, ofrece 8 cursos en línea y gratuitos relacionados con la Inteligencia Artificial.
Los 8 cursos que aquí se listan, forman parte de un programa especializado en Inteligencia Artificial, que ha desarrollado la UNAM en conjunto con Coursera.
Si bien, la plataforma de Coursera es de pago, estos cursos tienen habilitados la opción de apoyo económico, es decir, que si no puedes pagarlos pero estas interesado en cursar los, puedes mandar una petición para que Coursera te apoye económicamente para obtener el curso.
Además, Coursera ofrece el primer mes gratis, con lo cual puedes cursar todos los cursos. Por último existe la opción presencial, con la cual podrás ver el contenido de los cursos, pero con la condición de que no podrás hacer los exámenes y ejercicios.
Este Programa especializado está dirigido a personas con interés en conocer más sobre los diversos desarrollos que han sido generados en décadas recientes en el área de inteligencia artificial.
Al concluir este Programa compuesto de ocho cursos y un proyecto culminante, los estudiantes tendrán un amplio panorama y un dominio básico de las técnicas que se pueden usar para construir sistemas inteligentes.
Es importante que sepas que si quieres acceder a los cursos de manera gratuita deberás seleccionar la opción de “auditar curso”.
Aquí te dejamos una imagen de guía:
Curso #1: Sesenta años de inteligencia artificial
En este curso 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.
Enlace: Sesenta años de inteligencia artificial
Curso #2: 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).
Enlace: Razonamiento artificial
Curso #3: Resolución de problemas por búsqueda
El curso trata de resolución automática de problemas por medio de algoritmos de búsqueda. Aprenderás a abstraer un problema como un grafo de estados-acciones y a dimensionar su complejidad por medio de la identificación de parámetros.
Además, te mostraremos cómo analizar el consumo de recursos computacionales de los algoritmos para seleccionar o adaptar el más apropiado al problema.
Enlace: Resolución de problemas por búsqueda
Curso #4: Aprendizaje de máquinas
El aprendizaje de máquinas es una rama de la inteligencia artificial dedicada al estudio de métodos para dotar a los agentes artificiales de la capacidad de aprender a partir de ejemplos y/o experiencia.
Los métodos de aprendizaje de máquinas pueden generar modelos de problemas complejos a través de instancias específicas, los cuales son capaces de generalizar y/o adaptarse a situaciones nuevas.
Enlace: Aprendizaje de máquinas
Curso #5: Cómputo evolutivo
La computación evolutiva (evolutionary computation, EC), aplica la teoría de la evolución natural y la genética en la adaptación evolutiva de estructuras computacionales, proporcionando un medio alternativo para atacar problemas complejos en diversas áreas, como la ingeniería, economía, química, medicina y, porque no, las artes.
Enlace: Cómputo evolutivo
Curso #6: Comportamiento adaptativo
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.
Enlace: Comportamiento adaptativo
Curso #7: Creatividad computacional
¿Qué es la creatividad? ¿Pueden ser creativas las computadoras? ¿Cómo, cuándo y con qué objetivo surgió esta nueva área de investigación? ¿Hasta dónde hemos llegado en la creación de sistemas “creativos” y qué teorías, metodologías y técnicas podemos usar para programar y evaluar este tipo de sistemas en generación de narrativas, música, descubrimiento científico, artes visuales, etcétera? Analizaremos estas y otras preguntas.
Enlace: Creatividad computacional
Curso #8: Cognición encarnada
Esta materia de corte teórico cierra el programa especializado Introducción a la Inteligencia Artificial. 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.
Enlace: Cognición encarnada
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