Inteligencia artificial explicada fácilmente para principia
What you'll learn
- Aprenderás a comprender la estructura y el diseño de los sistemas modernos de inteligencia artificial.
- Aprenderás a distinguir entre IA fuerte y débil.
- Aprenderás qué es el "aprendizaje profundo".
- Aprenderás qué es "Machine Learning".
- Cuál es la estructura de un problema.
- Aprenderás sobre el encadenamiento hacia adelante y hacia atrás.
- Aprenderás sobre probabilidades en sistemas expertos.
- Aprenderás sobre la neurona humana.
- Conocerás las capas en las redes de aprendizaje profundo.
- Aprenderás sobre visión artificial / visión por computadora.
Requirements
- No se necesitan requisitos previos en el campo de la IA.
- Todo se explica en detalle de forma comprensible.
Description
Este curso en video sobre inteligencia artificial está dirigido a principiantes y está diseñado para enseñarte los conceptos básicos dentro del desarrollo histórico de la IA. Por este motivo, nuestro viaje comienza con la sección "Introducción y antecedentes históricos de la IA".
Temas y contenidos de las lecciones:
I. Introducción y antecedentes históricos
• ¿Qué es la IA? - Una consideración filosófica
• IA fuerte y débil
• La prueba de Turing
• El nacimiento de la IA
• La era de las grandes expectativas
• Alcanzando a la realidad
• Cómo enseñar a una máquina a aprender
• Sistemas distribuidos en la IA
• Aprendizaje profundo, aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural
II. El solucionador general de problemas
• Programa de prueba - El Teórico Lógico
• Ejemplo de "Resolución de problemas humanos" (Simon)
• La estructura de un problema
En esta sección, primero abordamos las técnicas iniciales de IA. Aprenderás sobre los conceptos y sistemas de ejemplo famosos que desencadenaron esta fase temprana de euforia.
III. Sistemas expertos
• Conocimiento fáctico y conocimiento heurístico
• Marcos, ranuras y relleno
• Encadenamiento hacia adelante y hacia atrás
• El programa MYCIN
• Probabilidades en sistemas expertos
• Ejemplo: probabilidad de grietas finas
En esta sección, discutimos los sistemas expertos que, al igual que los solucionadores de problemas generales, sólo tratan problemas específicos. Pero en cambio, usan cantidades ingentes de reglas y hechos como base de conocimiento.
IV. Redes neuronales
• La neurona humana
• Procesamiento de señales de una neurona
• El perceptrón
Esta sección presagia un retorno a la idea de poder reproducir el cerebro humano y así hacerlo accesible al procesamiento de información digital en forma de redes neuronales. Analizamos los primeros enfoques y destacamos las ideas que aún faltaban para ayudar a las redes neuronales a lograr un verdadero avance.
V. Aprendizaje automático (aprendizaje profundo y visión artificial)
• Ejemplo: cosecha de patatas.
• El año de nacimiento del Deep Learning
• Capas de redes de aprendizaje profundo
• Visión artificial / Visión artificial
• Red neuronal convolucional.
La idea de un agente y su interacción en un sistema de agentes múltiples se describe en la quinta sección. El objetivo principal de un sistema de este tipo es distribuir la complejidad en varias instancias de menor complejidad.
La sexta sección trata sobre el avance de las redes neuronales multicapa, el aprendizaje automático, la visión artificial, el reconocimiento de voz y algunas otras aplicaciones de la IA en el presente.
Who this course is for:
- Para estudiantes interesados, investigadores, principiantes y estudiantes avanzados en el campo de la inteligencia artificial (IA).
- Personas que quieran obtener información básica acerca de la inteligencia artificial.
Instructor
![Axel Mammitzsch](data:image/svg+xml,%3Csvg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 64 64"%3E%3C/svg%3E){kind=avatar}
- 4.2 Instructor Rating
- 842 Reviews
- 12,322 Students
- 11 Courses
Axel Mammitzsch ist seit über 15 Jahren in der Betreuung von Computeranwendern im IT-Support tätig. Komplizierte Dinge einfach zu erklären gehört für ihn zur täglichen Praxis.
In seinen Büchern und Videokursen erklärt er keine trockene Theorie von Experten für Experten, sondern erklärt alles praxisorientiert für Anfänger und Einsteiger verständlich und nachvollziehbar.
Diese Art der Wissensvermittlung führt zu schnellen Erfolgen und "Aha"-Erlebnissen bei seinen Kursteilnehmern. Außerdem steht der Spaßfaktor bei der Wissensvermittlung in seinen Büchern und Videokursen ganz weit oben.
In seinen Büchern und Videokursen möchte er sein Wissen, Know How, Tipps und Tricks aus langjähriger praktischer Erfahrung auf verschiedenen Gebieten in kompakter Weise weitergeben. Oft hat er erlebt, wie Teilnehmer durch die richtigen Antworten auf offene Fragen in Sekunden von frustriert auf glücklich und begeistert umgeschalten haben.
Dieses Wissen steht nun jedem in seinen Werken zur Verfügung.
### English Version ###
Axel Mammitzsch has been active in IT support for computer users for over 15 years. For him, explaining complicated things in simple terms is part of his daily work.
In his books and video courses he does not explain boring theory from experts for experts, but explains everything practice-oriented for beginners understandably and comprehensibly.
This kind of teaching leads to quick successes and "Aha" experiences for his course participants. In addition the fun factor in his books and video courses are also very important.
In his books and video courses he like to give his knowledge, know-how, tips and tricks in an easy way to the normal computer user. He has often experienced how participants switched from frustrated to happy in seconds by providing the right answers to his students.
This knowledge is now available to everyone in his courses.