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Fundamentos de IA: explorando la estructura y los enfoques de los sistemas inteligentes
Es parte de los cursos de IA para Programación en Inteligencia Artificial.
Discusiones sobre este curso
Resumen del curso
- Comprende la evolución de la inteligencia artificial como área de la ciencia de la computación
- Aprende a identificar aplicaciones prácticas de la Inteligencia Artificial en diferentes contextos
- Explora los conceptos fundamentales de los agentes inteligentes y sus estructuras
- Entiende cómo modelar problemas y sistemas utilizando el espacio de estados
- Aplica algoritmos de búsqueda en problemas reales y dinámicos
- Diferencia y aplica los conceptos de razonamiento lógico deductivo, inductivo y abductivo en problemas prácticos
- Sabe cómo representar y procesar el conocimiento utilizando lógica formal
- Investiga el funcionamiento de sistemas basados en reglas y lógica
- Analiza incertidumbres y utiliza razonamiento probabilístico en entornos dinámicos
- Desarrolla el pensamiento crítico sobre las limitaciones y potencialidades de los métodos de IA
- Planifica soluciones de IA aplicables a desafíos en diferentes contextos
Público Objetivo
Indicada para personas que desean tener una comprensión sistémica del mundo de la inteligencia artificial, entendiendo los propósitos y las aplicaciones de diferentes herramientas, plataformas, conceptos, técnicas y enfoques. Personas desarrolladoras, gestoras, liderazgos, operadoras de infraestructura y entusiastas de tecnologías en general.
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Última actualización
3/27/2026
¿Ya eres alumno?
6h
p/ conclusión
45
Actividades
133
Minutos de video
739
Alumnos en este curso
9.3
Nota del curso
Certificado de participación
Formación con este curso
Instructores
Contenido Detallado
1. Construyendo máquinas inteligentes
- Introducción
- Entendiendo lo que es Inteligencia Artificial
- Para saber más: algoritmos y lógica de programación
- Explorando la evolucion de la IA
- Eficiencia logística con IA
- Evaluando diferentes abordajes de la IA
- Aprendizaje automático
- Para saber más: aprendizaje automático
- Manos a la obra: investigando sobre la aplicación de IA en la vida cotidiana
- ¿Qué aprendimos?
2. Analizando agentes inteligentes
- Entendiendo el uso de los agentes inteligentes
- Optimizando la experiencia bancaria
- Explorando la estructura de los agentes
- Para saber más: Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLMs)
- Orquestando agentes
- Para saber más: utilizando LangChain en la implementación de agentes
- Orquestando múltiples agentes
- Manos a la obra: desarrollando sistemas inteligentes
- ¿Qué aprendimos?
3. Resolviendo problemas y búsquedas
- Modelando problemas
- Estrategias de búsqueda para clasificados
- Analizando estrategias de búsqueda
- Búsqueda informada y no informada – Aplicaciones prácticas
- Implementando tecnicas de busqueda
- Mejorando la interacción en CodeConnect
- Haz lo que hicimos en el aula
- Lo que aprendimos
4. Razonamiento en ambientes inciertos
- Enfrentando las incertidumbres
- Comprendiendo la Teoría de la Probabilidad
- Haz lo que hicimos en el aula: Construyendo una Red Bayesiana
- Modelando procesos dinamicos
- Pronóstico de fallas
- Explorando otros modelos
- Optimización de interfaces
- Haz lo que hicimos en el aula: Utilizando cadenas de Markov
- Lo que aprendimos
5. Sistemas basados en conocimiento
- Utilizando lógicas formales
- Personalizando sugerencias
- Para saber más: Lógica formal en la inteligencia artificial
- Explorando el razonamiento automatico
- Explorando razonamiento abductivo
- Haz lo que hicimos en el aula: Construyendo un sistema experto
- Recursos Adicionales
- Lo que aprendimos
- Conclusión
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