Descripción
«La Inteligencia Artificial es la nueva electricidad».
– Andrew Ng, Profesor Adjunto de Stanford
Las computadoras se están volviendo más inteligentes, ya que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, un subconjunto de la IA, hacen enormes avances en la simulación del pensamiento humano. La creación de sistemas informáticos que mejoran automáticamente con la experiencia tiene muchas aplicaciones, incluyendo el control robótico, la minería de datos, la navegación autónoma y la bioinformática.
Este curso proporciona una amplia introducción al aprendizaje de la máquina y al reconocimiento de patrones estadísticos. Aprende tanto el aprendizaje supervisado como el no supervisado, así como la teoría del aprendizaje, el aprendizaje de refuerzo y el control. Explora las aplicaciones recientes del aprendizaje automático y diseña y desarrolla algoritmos para máquinas.
Tenga en cuenta que en los últimos años ha habido una gran demanda de plazas en este curso. Una vez que se abra la inscripción, se recomienda encarecidamente solicitarla lo antes posible.
Instructor(es)
Requisitos previos
Álgebra lineal, probabilidad básica y estadística.
Le recomendamos encarecidamente que revise el primer conjunto de problemas antes de inscribirse. Si este material le parece desconocido o demasiado difícil, puede que le resulte demasiado difícil.
Los temas incluyen
- Conceptos básicos del aprendizaje de la máquina
- Algoritmos de aprendizaje generativo
- Evaluación y depuración de algoritmos de aprendizaje
- Compensación de sesgo/varianza y dimensión VC
- Iteración de valores y políticas
- Aprendizaje de Q y aproximación de la función de valor
Nota sobre la disponibilidad del curso
El programa de cursos se muestra para fines de planificación – los cursos pueden ser modificados, cambiados o cancelados. La disponibilidad de los cursos se considerará finalizada el primer día de inscripción abierta. Para las fechas de inscripción trimestrales, por favor, consulte nuestra página web del certificado de graduado.