Ir al contenido principal

Entradas

Mostrando entradas de febrero, 2012

Introducción a la Inteligencia Artificial: Conceptos Básicos

En esta unidad se hablará sobre las principales aplicaciones de la inteligencia artificial IA. Se tratará el tema de Agentes Inteligentes: su definición y sus características principales (Observación parcial, estocacidad, espacios continuos y naturaleza competitiva). Se introducirá el tema de Fuentes de incertidumbre y el  concepto matemático de racionalidad. En esta primera unidad se tratarán estos temas de manera superficial, a medida que avance el curso se profundizará en cada uno de ellos  Importante:  Los subtítulos de los vídeos están en CC (Closed caption), para verlos se debe presionar el botón rojo CC ubicado en la parte inferior del vídeo, y seleccionar Español. Unidad 1A: Introducción Unidad 1B: Agentes Inteligentes Unidad 1C: Aplicaciones de la IA Unidad 1D: Terminología

Curso virtual gratuito de Introducción a la Inteligencia Artificial de la Universidad de Stanford

La inteligencia Artificial IA se ocupa de la comprensión , desde el punto de vista informatico, de lo que se denomina comunmente comportamiento inteligente . También se ocupa de la creación de artefactos que exhiben este comportamiento (Según la Encyclopedia Of Artificial intelligence) [1].  Para las personas que están interesadas en este tema, podrán tomar el  c urso online de Introducción a la Inteligencia Artificial   que ofrece sin ningún costo la escuela de ingeniería de la Universidad de Stanford . La primera versión de este curso se realizó el 10 de octubre al 16 de diciembre del año pasado, esperamos que pronto anuncien un nuevo curso para este 2012.  Para los que no alcanzamos a tomar el curso de Introducción a la IA el año pasado, podemos acceder a los  vídeos con las diferentes lecciones del curso .    El curso de Introducción a la IA fue impartido por Sebastian Thrun , profesor investigador de ciencias computacionales de la Universidad de Stanford y   Peter

Curso virtual gratuito de Machine Learning o Aprendizaje de Máquinas de la Universidad de Stanford

Machine Learning , Aprendizaje Autómatico o Aprendizaje de Máquinas es un área de la Inteligencia Artificial que se ocupa del desarrollo de algoritmos capaces de "aprender" un modelo a partir de ejemplos.  La Universidad de Stanford están ofreciendo el curso virtual gratuito de Machine Learning , que proporciona una amplia introducción al aprendizaje automático y reconocimiento de patrones estadísticos. El curso de Machine Learning será dictado por el profesor Andrew Ng , Director del Laboratorio de Artificial Intelligence de Stanford y experto en Inteligencia Artificial y en Aprendizaje de Maquinas. Algunos temas que se tratarán en el curso son:  Aprendizaje supervisado (Aprendizaje generativo/discriminativo, Aprendizaje paramétrico/no-paramétrico, Redes Neurales, support vector machines)  Aprendizaje no supervisado (clustering, reducción de dimensionalidad, método de Kernel) Teoría de aprendizaje (bias/variance tradeoffs; VC theory; large margins) R

Curso Virtual gratuito de Circuitos y Electrónica MITx ofrecido por el MIT

 El Massachusetts Institute of Technology (MIT) anunció que ofrecerá a partir de Marzo cursos virtuales gratuitos para cualquier estudiante del mundo sin ningún requisito de ingreso.'  El primer curso que se abrió es el de 6002x Circuitos y Electrónica, bautizado como MITx. Este curso está basado en el curso del mismo nombre que el MIT ofrece de manera presencial. Si se completa con éxito el curso, se recibirá un certificado electrónico de la realización de MITx. Los temas cubiertos por MITx incluyen: elementos resistivos y las redes, las fuentes independientes y dependientes, interruptores y transistores MOS; abstracción digital, amplificadores, elementos de almacenamiento de energía, dinámica de primer y segundo orden, diseño de redes en el dominio del tiempo y frecuencia, y analógicas y digitales circuitos y aplicaciones.  Para inscribirse al curso de Circuitos y Electrónica hay ingresar a la página oficial de MITX: https://6002x.mitx.mit.edu/