Este curso gratuito sobre la introducción a la representación del conocimiento comienza describiendo cómo se usan los grafos de búsqueda para la representación de soluciones de problemas que se pueden descomponer en problemas más pequeños. El curso explica de forma detallada cómo se llega a soluciones computacionales para problemas grandes resolviendo primero problemas de componentes pequeños. El curso te introduce al concepto de juegos y cómo han sido una parte integral del desarrollo de la inteligencia artificial.

Este curso luego te introduce a las técnicas necesarias para seleccionar el algoritmo correcto para jugar. El curso describe la distinción entre inteligencia artificial simbólica y conexionista. Aprenderás sobre la estratificación alfa-beta, el paradigma de reducción del espacio de búsqueda y la hipótesis de representación del conocimiento . También aprenderás sobre la sintaxis y la semántica de un lenguaje de representación del conocimiento, junto con las características deseadas de un esquema de representación del conocimiento.

Finalmente, este curso explica la representación formal del conocimiento lógico para la inteligencia artificial. El curso te guía a través de cómo la representación del conocimiento en el razonamiento forma la columna vertebral de cualquier comportamiento inteligente a través de medios computacionales. Aprenderás sobre la relación entre la lógica proposicional, la lógica de enunciados y la lógica sentencial. El curso concluye detallando cómo los modelos computacionales de inteligencia requieren modelos de conocimiento para resolver problemas.