19 Cursos de tecnología Curso de verano Degree Programs

Desde automóviles autónomos y realidad aumentada hasta imágenes médicas inteligentes que ayudan a los médicos a identificar enfermedades más rápidamente, la visión por computadora es un campo en rápido crecimiento dentro de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. En este curso, los estudiantes que ya están familiarizados con los fundamentos teóricos clave de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático profundizarán en las apasionantes capacidades de esta área de investigación y sus aplicaciones.

El curso comienza con una introducción a la Psicología Computacional y la Inteligencia Artificial, explorando las formas en que los modelos computacionales basados en procesos pueden usarse para representar el funcionamiento del cerebro humano, empleando algoritmos para simular aspectos de la cognición y predecir el comportamiento. Luego nos ocuparemos de cómo dichos modelos se correlacionan con la neurobiología, la red real de células y señales que constituye el cerebro, investigando modelos neuronales, cómo las redes neuronales realizan cálculos y teorías neuropsicológicas del aprendizaje.

Equivocarse es parte de lo que nos hace humanos y nuestra inteligencia natural nos ayuda a aprender de nuestros errores. El aprendizaje por refuerzo es un área del aprendizaje automático que permite que la inteligencia artificial también aprenda de sus errores, por ejemplo, permitiendo que un robot utilice prueba y error para interactuar con un nuevo entorno y lograr un objetivo. Este curso avanzado examina los fundamentos del aprendizaje por refuerzo y explora las diversas aplicaciones de los métodos de programación dinámica.

El aprendizaje profundo no supervisado es un área emergente de investigación apasionante en el campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, cuyo objetivo es desarrollar sistemas que puedan aprender a partir de datos no etiquetados. Estos sistemas imitan fielmente la inteligencia humana natural al encontrar patrones en los datos sin instrucciones sobre qué buscar.