Autor: Administrator

Desarrollo de una prueba piloto del curso ARIS online

El curso ARIS se realizó en línea de manera piloto del 4 de octubre al 30 de noviembre de 2021, con la participación de un grupo de voluntarios y el propósito general de evaluar el valor educativo de los materiales de aprendizaje desarrollados. En total, 172 alumnos se inscribieron en el ARIS MOOC, usando los materiales de aprendizaje durante 120-160 horas de duración. En general, el proceso registró actitudes y comentarios positivos sobre el valor educativo, la amplitud y la utilidad del currículo y los recursos de ARIS. Los participantes también hicieron comentarios valiosos para mejorar los materiales de aprendizaje y perfeccionar el curso en línea. El informe adjunto resume los principales hallazgos y los resultados de la evaluación de la entrega piloto del plan de estudios ARIS.

Descarga el informe aquí.

Paquete de material de aprendizaje y evaluación en Inteligencia Artificial

├─ Learning Unit 1 – Foundations of Artificial Intelligence.
│├ Lesson 1 – Scope of AI (document, slides).
│├ Lesson 2 – Problem Solving (document, slides).
│├ Lesson 3 – Knowledge Representation (document, slides).
│├ Lesson 4 – Machine Learning (document, slides).
│├ Lesson 5 – Applications (document, slides).
│└ Lesson 6 – Ethical Implications (document, slides).
│
├─ Learning Unit 2 – Machine Learning.
│├ Lesson 1 – Introduction to Machine Learning (document, slides).
│├ Lesson 2 – Languages and Resources (document, slides).
│├ Lesson 3 – Data Transformation and Visualization (document, slides).
│├ Lesson 4 – Supervised Linear Machine Learning (document, slides).
│├ Lesson 5 – Supervised non linear Machine Learning (document, slides).
│└ Lesson 6 – Unsupervised Machine Learning (document, slides).
│
├─ Learning Unit 3 – Neural Networks and Deep Learning.
│├ Lesson 1 – Brain Origins and Elements of Artificial Neural Networks (document, slides).
│├ Lesson 2 – Simple Perceptrons and Supervised Learning (document, slides).
│├ Lesson 3 – Multilayer Perceptron and Keras (document, slides).
│├ Lesson 4 – Deep Learning for Image Classification, Convolutive Neural Networks (document, slides). 
│├ Lesson 5 – Different CNNs for Image Classification (document, slides).
│└ Lesson 6 – Real Time Objects Locatization with YOLO (document, slides).
│
└─Learning Unit 4 – AI for Solving real-life problems.
   ├ Lesson 1 – Natural Language Processing Introduction, Embeddings Classification (document, slides).
   ├ Lesson 2 – Neural Networks for NLP and Libraries (document, slides).
   ├ Lesson 3 – New Approaches, Applications and Open Problems (document, slides).
   ├ Lesson 4 – BigData Problems, Core Techniques and Introduction to Problems, Hadoop Spark (document, slides).
   ├ Lesson 5 – Spark for Big Data Processing (document, slides).
   └ Lesson 6 – Cloud Computing and ML with PySpark (document, slides).