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. También se habrán discutido las implicaciones filosóficas, éticas y sociales que los desarrollos tecnológicos en inteligencia artificial podrían tener. La inteligencia artificial actualmente se aplica en una gran variedad de áreas y hay una alta demanda laboral en empresas y organizaciones de todo tipo, por lo que los estudiantes adquirirán diversas herramientas que podrán aplicar en su entorno profesional.
Introducción a la inteligencia artificial専門講座
Introducción a la Inteligencia Artificial. Conoce distintas técnicas y conceptos relacionados a la construcción de sistemas inteligentes.
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専門講座のしくみ
コースを受講しましょう。
Coursera（コーセラ）の専門講座は、一連のコース群であり、技術を身に付ける手助けとなります。開始するには、専門講座に直接登録するか、コースを確認して受講したいコースを選択してください。専門講座の一部であるコースにサブスクライブすると、自動的にすべての専門講座にサブスクライブされます。1つのコースを修了するだけでも結構です。いつでも、学習を一時停止したり、サブスクリプションを終了することができます。コースの登録状況や進捗を追跡するには、受講生のダッシュボードにアクセスしてください。
実践型プロジェクト
すべての専門講座には、実践型プロジェクトが含まれています。専門講座を完了して修了証を獲得するには、成功裏にプロジェクトを終了させる必要があります。専門講座に実践型プロジェクトに関する別のコースが含まれている場合、専門講座を開始するには、それら他のコースをそれぞれ終了させる必要があります。
修了証を取得
すべてのコースを終了し、実践型プロジェクトを完了すると、修了証を獲得します。この修了証は、今後採用企業やあなたの職業ネットワークと共有できます。
この専門講座には9コースあります。
コース1
Sesenta años de inteligencia artificial
4.7
45件の評価
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.
コース2
Razonamiento artificial
4.9
8件の評価
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.
コース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.
Nos interesa que puedas aplicar los algoritmos a problemas concretos.
Te acompañaremos en la implementación de los algoritmos en el lenguaje de programación Python y te mostraremos algunos ejemplos de su aplicación a ciertos problemas modelo.
Al final podrás probar tus algoritmos en un espacio de búsqueda interesante: el resolver el cubo de Rubik.
コース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. Estos modelos han permitido llevar a cabo muchas nuevas aplicaciones en áreas muy diversas como generación de descripciones de imágenes, predicción de readmisión hospitalaria o detección de partículas subatómicas. En la actualizada frecuentemente interactuamos con modelos de aprendizaje de máquinas en diversas actividades de nuestra vida cotidiana. Por ejemplo, cuando utilizamos el teclado virtual en nuestros teléfonos móviles, un modelo de aprendizaje de máquinas trata de predecir la siguiente palabra que queremos escribir a partir de nuestro patrón de escritura y la de otros usuarios. De igual manera, al realizar una búsqueda en Internet, un modelo de aprendizaje de máquinas identifica los documentos más relevantes a ser mostrados de todos los posibles documentos usando nuestro historial de búsqueda. Al tomar una foto con nuestra cámara digital, un modelo de aprendizaje de máquinas detecta los rostros en la escena para poder enfocarlos de forma adecuada.
Este es un curso básico introductorio al aprendizaje de máquinas con un enfoque práctico, el cual aborda tanto los fundamentos generales como métodos específicos y algunos aspectos prácticos. El curso aborda tanto el aprendizaje supervisado como el aprendizaje sin supervisión. Los métodos que se presentan en el curso son regresión lineal, regresión logística, redes neuronales y K-medias.
講師
Ricardo Montalvo Lezama
Maestro en Ciencias de la ComputaciónInstituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y Sistemas
Stalin Muñoz Gutiérrez
Maestro en Ciencias de la ComplejidadCentro de Ciencias de la Complejidad
Dr. Gibran Fuentes Pineda
Investigador Asociado "C"Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas
Mtra. Berenice Montalvo Lezama
Profesora asistentePosgrado en Ciencia e Ingeniería de la Computación
Carlos Gershenson
InvestigadorCiencias de la Computación, IIMAS
David Rosenblueth
Investigador de Carrera Titular A Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y Sistemas
メキシコ国立自治大学（Universidad Nacional Autónoma de México）について
La Universidad Nacional Autónoma de México fue fundada el 21 de septiembre de 1551 con el nombre de la Real y Pontificia Universidad de México. Es la más grande e importante universidad de México e Iberoamérica. Tiene como propósito primordial estar al servicio del país y de la humanidad, formar profesionistas útiles a la sociedad, organizar y realizar investigaciones, principalmente acerca de las condiciones y problemas nacionales, y extender con la mayor amplitud posible, los beneficios de la cultura.
よくある質問
返金ポリシーについて教えてください。
1つのコースだけに登録することは可能ですか？
はい。まず始めに興味のあるコースカードをクリックして登録します。コースに登録して修了することによって、共有できる修了証を取得するか、無料でコースを聴講してコースの教材を確認することができます。専門講座の一部であるコースにサブスクライブすると、専門講座全体に自動的にサブスクライブされます。進捗を追跡するには、受講生のダッシュボードにアクセスしてください。
学資援助はありますか？
無料でコースを受講できますか？
このコースは100%オンラインで提供されますか？実際に出席する必要のあるクラスはありますか？
このコースは完全にオンラインで提供されているため、実際に教室に出席する必要はありません。Webまたはモバイル機器からいつでもどこからでも講義、学習用教材、課題にアクセスできます。
専門講座を修了することで大学の単位は付与されますか？
この専門講座では大学の単位は付与されませんが、一部の大学では専門講座修了証を単位として承認する場合があります。詳細については、大学にお問い合わせください。
¿Es necesario tener conocimientos previos?
Para los cursos prácticos:
Programación básica en Python (Curso disponible en https://www.coursera.org/learn/python )
Álgebra (Curso disponible en https://www.coursera.org/learn/algebra-basica )
¿Es necesario tomar los cursos en un orden en específico?
No es necesario, pero se recomienda seguir el orden del programa.
¿Qué podré hacer al completar la especialización?
Tener un amplio entendimiento teórico y práctico de distintas ramas de la inteligencia artificial, con la capacidad de analizar problemas en una diversidad de dominios, decidir qué herramientas son las más apropiadas e implementar una solución.
さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。
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