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Su Verificaci贸n de Aprendizaje

Esto es para verificar que MUHAMMED NISHAN ha completado el curso Diploma en Fundamentos de Inteligencia Artificial en Alison.

MUHAMMED NISHAN

ID de Alison: 54391910

Curso Completado: Diploma en Fundamentos de Inteligencia Artificial

Fecha de Finalizaci贸n: 19 de noviembre 2025

Correo Electr贸nico: [email protected]

Tiempo Total de Estudio: 8h 7m

Puntaje de prueba final:

Los cursos de Alison requieren al menos
80% para aprobar la evaluaci贸n final

99%
Horas CPD Completadas:

Horas de aprendizaje aprobadas por CPD
completadas a trav茅s de este curso

7-9h

Informaci贸n del Curso

Este curso en l铆nea gratuito sobre Alison lo gu铆a a trav茅s de los rudimentos y fundamentos de la inteligencia artificial.

Este curso comienza explicando los pensamientos e ideas que han influido en el crecimiento de la inteligencia artificial. Aprender谩s sobre la definici贸n de inteligencia artificial y las diferentes dimensiones de la inteligencia artificial. Aprender谩 sobre las diferencias entre la inteligencia artificial, la programaci贸n y los paradigmas computacionales generales. Tambi茅n aprender谩 sobre los sistemas de producci贸n y c贸mo capturan la esencia de los sistemas de inteligencia artificial

.

A continuaci贸n, el curso explica el significado y los tipos de las diversas t茅cnicas de b煤squeda utilizadas para resolver problemas. Aprender谩 c贸mo se formulan las funciones heur铆sticas. Aprender谩 sobre el papel integral que desempe帽an los juegos de rol en el desarrollo de la inteligencia artificial. Tambi茅n aprender谩 c贸mo la representaci贸n del conocimiento en el razonamiento forma la columna vertebral de cualquier comportamiento inteligente a trav茅s de medios computacionales.

A continuaci贸n, el curso explica la resoluci贸n como una regla importante de inferencia que se utiliza en f贸rmulas bien formadas en las representaciones del conocimiento. Se le presentar谩 la planificaci贸n en su forma abstracta y c贸mo se puede utilizar en la resoluci贸n de problemas. Tambi茅n aprender谩 c贸mo el aprendizaje autom谩tico aborda la cuesti贸n fundamental de c贸mo crear programas inform谩ticos que puedan aprender autom谩ticamente de la experiencia.

Requisitos previos: los estudiantes necesitar谩n buenos conocimientos y habilidades en programaci贸n para poder estudiar este curso.

M贸dulos Completados

M贸dulo 1: Inteligencia artificial: historia, tendencias y futuro
M贸dulo 2: Introducci贸n a la resoluci贸n de problemas en inteligencia artificial
M贸dulo 3: Resoluci贸n de problemas mediante b煤squeda
M贸dulo 4: Introducci贸n a la representaci贸n del conocimiento y al razonamiento
M贸dulo 5: Representaci贸n del conocimiento y razonamiento: l贸gica de primer orden
M贸dulo 6: Diploma en Fundamentos de Inteligencia Artificial - Primera evaluaci贸n
M贸dulo 7: Representaci贸n del conocimiento y razonamiento: inferencia en l贸gica de primer orden
M贸dulo 8: Razonamiento en condiciones de incertidumbre
M贸dulo 9: Planificaci贸n
M贸dulo 10: Planificaci贸n y toma de decisiones
M贸dulo 11: Aprendizaje autom谩tico
M贸dulo 12: Diploma en Fundamentos de Inteligencia Artificial - Segunda evaluaci贸n
M贸dulo 13: Evaluaci贸n del curso

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