Despues del éxito de los cursos impartidos por Stanford sobre inteligencia artificial, machine learning y bases de datos, se han propuesto seguir enseñando gratuitamente a través de la red, ésta vez serán David Evans, profesor de la ciencia de la computación en la universidad de Virginia y Sebastian Thrun, de la universidad de Stanford.
Las clases comenzarán el día 20 de febrero y aquí os dejo los detalles de estos dos cursos, a los que ya me he apuntado:
Building a Search Engine
Con esta clase tendrás una introducción a la programación. En siete semanas, construirás tu propio motor de búsqueda con un crawler y una sitemas de rankigs de las páginas. Comprenderás algunos de los conceptos claves en la ciencia de la computación, y aprenderás a construir tus propios programas. No son necesarios conocimientos previos de programación.
- Semana 1: Cómo empezar: tu primer programa
Extaer un enlace. - Semana 2: Cómo repetir
Encontrar todos los enlaces de una página. - Semana 3: Cómo manejar los datos
Crawling the web - Semana 4: Cómo resolver problemas
Responder a consultas de búsqueda - Semana 5: Cómo ejecutar programas
Haciendo las cosas más rápido - Semana 6: Cómo tener poder infinito
Clasificar los resultados de búsqueda - Semana 7: A donde ir desde aquí
Examen para evaluar lo aprendido.
Programming a Robotic Car
Esta clase, impartida por uno de los más expertos en AI (Inteligencia Artificial), te enseñará los métodos básicos en inteligencia Artificial, incluyendo inferencias probabilística, visión por ordenador, aprendizaje de automático y planificación, todo ello con un enfoque hacia la robótica. Tendrás la oportunidad de visitar, mediante un vídeo, los principales laboratorios de investigación de este campo y conocer a los científicos e ingenieros que construyen los coches que se conducen solos en Stanford y Google.
Como prerequisito se asumen sólidos conocimientos de programación, todo lo que se programe se hará en Python. Si se tiene conocimiento de probabilidad y álgebra lineal le será de ayuda.
- Semana 1: Bases de la probabilidad
Localización del coche con filtros de partículas - Semana 2: Probabilidad Gaussiana y continua
Seguimiento de otros coches con filtros Kalman - Semana 3: Procesamiento de imágenes y aprendizaje automático
Búsqueda de onjetos en los sensores de datos - Semana 4: Planificación y búsqueda
Determinar a donde conducir con búsquedas A*
Encontrar rutas óptimas con programación dinámica. - Semana 5: Controles
Controlar la velocidad y dirección con PID - Semana 6: Juntando todo
Programando un coche autónomo. - Semana 7: Examen final
Examen para evaluar lo aprendido
Tengo muchas ganas de empezar este curso y poder compaginarlo con mis estudios, ya que el primero curso de AI no lo pude acabar.
Enlace al curso: UDACITY
Alejandro Alcalde
Técnico Superior en Desarrollo de aplicaciones informáticas y actualmente estudiante de Grado en Ingeniería informática en Granada
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