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Uno de los mayores problemas a los que se enfrentan los principiantes cuando intentan aprender inteligencia artificial es elegir el mejor recurso. Porque hay miles de millones de recursos disponibles. Introducción de CS50 a la inteligencia artificial con Python impartido en la Universidad de Harvard es un excelente recurso para aprender IA. 

En el transcurso de 7 semanas, primero aprenderá conceptos fundamentales de lógica matemática y algoritmos de búsqueda de gráficos. Luego, también podrás explorar el aprendizaje automático, las redes neuronales y los modelos de lenguaje. Más importante aún, también creará varios proyectos interesantes a medida que avance en este curso. 

Si desea actualizar sus fundamentos de programación antes de realizar este curso, consulte CS50x Introducción a la informática—que también es gratuito—para ponerse al día con los fundamentos de la programación y la informática.

A continuación, repasemos los contenidos del curso.

Enlace del curso: Introducción de CS50 a la inteligencia artificial con Python

Dados dos puntos A y B, los algoritmos de búsqueda tienen como objetivo encontrar el camino entre A y B. Y la solución óptima suele ser el camino más corto entre A y B. Los ejemplos incluyen aplicaciones de navegación que encuentran la ruta más corta entre dos lugares cualesquiera.

Este primer módulo sobre búsqueda cubre los siguientes temas:

• Búsqueda primero en profundidad (DFS)
• Búsqueda primero en amplitud (BFS)
• Búsqueda codiciosa de lo mejor primero
• Una búsqueda 
• Minimax
• Poda alfa-beta

Los siguientes son los proyectos que creará para este módulo:

Enlace: Buscar

El segundo módulo se centra en agentes basados ​​en el conocimiento que utilizan el conocimiento existente para sacar conclusiones. 

Entonces, la búsqueda (primer módulo) y los módulos de conocimiento se basan en algoritmos gráficos y lógica matemática. Aprenderá sobre el aprendizaje automático y la optimización en los módulos siguientes.

Este segundo módulo de conocimientos cubre lo siguiente:

• Lógica proposicional 
• Vinculación
• Inferencia 
• Comprobación de modelo 
• Resolución 
• Lógica de primer orden

Y los proyectos que construirás son:

• Knights: un programa para resolver acertijos de lógica, barrendero e IA para jugar a construir un 
• Construyendo una IA para jugar al buscaminas

Enlace: Conocimiento 

La probabilidad es uno de los conceptos más importantes a la hora de aprender aprendizaje automático. Este módulo le enseña conceptos esenciales en probabilidad y variables aleatorias. Podrás crear dos proyectos interesantes para concluir este módulo.

Este módulo cubre:

• Probabilidad 
• La probabilidad condicional 
• Variables aleatorias 
• Independencia
• Redes bayesianas 
• Muestreo 
• Modelos de Markov 
• Modelos ocultos de Markov 

Los proyectos que construirás son:

• Una IA que clasifica las páginas web por importancia 
• Una IA que evalúa la probabilidad de que una persona tenga un rasgo genético

Enlace: Incertidumbre

La optimización es una herramienta matemática importante que le permite resolver una amplia gama de problemas. En esencia, la optimización le permite encontrar la solución más óptima entre un conjunto de soluciones.

Este módulo cubre los siguientes algoritmos de optimización:

• Búsqueda local 
• Montañismo 
• Recocido simulado
• Programación lineal 
• Satisfacción de restricciones 
• Búsqueda retrospectiva

Para este módulo, construirá una IA que genere crucigramas.

Enlace: Optimización

Este es el módulo en el que podrás explorar el aprendizaje automático y el meollo de varios algoritmos de aprendizaje automático. Aprenderá paradigmas de aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo.

Los temas cubiertos incluyen:

• Clasificación de vecino más cercano 
• Aprendizaje de perceptrones 
• Máquinas de vectores soporte 
• Regresión 
• Funciones de pérdida 
• Regularización 
• Proceso de decisión de Markov 
• Q aprendizaje 
• Agrupamiento de K-medias 

Los siguientes son los proyectos para este módulo:

• Predecir si un cliente completará un formulario en línea 
• IA que aprende a jugar a Nim mediante el aprendizaje por refuerzo

Enlace: Aprendiendo

Este módulo se centra en los fundamentos del aprendizaje profundo. Además de aprender los fundamentos del aprendizaje profundo, también aprenderá a construir y entrenar redes neuronales con TensorFlow.

A continuación se ofrece una descripción general de los temas que cubre el módulo de redes neuronales:

• Redes neuronales artificiales 
• Funciones de activación 
• Descenso de gradiente 
• Propagación hacia atrás 
• Sobreajuste 
• Flujo tensor 
• Convolución de imagen  
• Redes neuronales convolucionales 
• Redes neuronales recurrentes 

Para concluir su aprendizaje, trabajará en un proyecto de reconocimiento de señales de tráfico. 

Enlace: Redes neuronales

Este último módulo se centra en trabajar con lenguaje natural. Desde los conceptos básicos del procesamiento del lenguaje hasta los transformadores y la atención, aquí está la lista de temas que cubre este módulo:

• Sintaxis 
• Semántica 
• gramática libre de contexto 
• N-gramos 
• Bolsa de palabras 
• Atención 
• Transformers 

Aquí están los proyectos para este módulo:

• Un analizador que analiza oraciones y extrae frases nominales. 
• Predicción de palabras enmascaradas 

Enlace: Idioma

Desde algoritmos gráficos hasta aprendizaje automático, aprendizaje profundo y modelos de lenguaje, este curso cubre varios temas fundamentales en IA. 

Estoy seguro de que asistir a las conferencias, revisar los apuntes y trabajar en proyectos cada semana será una gran experiencia de aprendizaje. ¡Feliz aprendizaje!
 
 

Bala Priya C. es un desarrollador y escritor técnico de la India. Le gusta trabajar en la intersección de matemáticas, programación, ciencia de datos y creación de contenido. Sus áreas de interés y experiencia incluyen DevOps, ciencia de datos y procesamiento de lenguaje natural. ¡Le gusta leer, escribir, codificar y tomar café! Actualmente, está trabajando para aprender y compartir su conocimiento con la comunidad de desarrolladores mediante la creación de tutoriales, guías prácticas, artículos de opinión y más.

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• Fuente: https://www.kdnuggets.com/free-harvard-course-introduction-to-ai-with-python?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=free-harvard-course-introduction-to-ai-with-python