coursia

CoursIA reúne recursos pedagógicos organizados en series de notebooks interactivos. El recorrido abarca búsqueda y optimización, satisfacción de restricciones, razonamiento simbólico, probabilidades y decisión, teoría de juegos, machine learning, aprendizaje por refuerzo, IA generativa, estudios de caso interdisciplinarios y trading algorítmico con QuantConnect. El repositorio hace hincapié en las comparaciones multiparadigma: un mismo problema, como el Sudoku, puede tratarse mediante backtracking, solucionadores de restricciones, SMT, metaheurísticas, inferencia probabilística, redes neuronales o un gran modelo de lenguaje. Muchos notebooks existen en versiones gemelas Python y C# que siguen la misma progresión, mientras que Lean 4 se utiliza para pruebas formales complementarias. La lectura se estructura en tres niveles: los notebooks numerados forman el recorrido principal, los notebooks con una letra profundizan en un nivel, y las subseries abren temas de investigación. Se puede acceder por serie, por itinerario narrativo, por restricción de infraestructura o por el catálogo generado. Este último proporciona los recuentos, los estados READY/DEMO y la madurez PRODUCTION/BETA. Varios recorridos funcionan localmente sin clave API ni GPU. Las series que requieren una API, Docker, WSL, la nube o una GPU documentan su entorno en su notebook de puesta en marcha. La pedagogía alterna explicaciones guiadas, salidas reales y ejercicios por completar, y algunas series insisten en la validación fuera de muestra, las repeticiones multi-seed, el walk-forward, las pruebas Lean y la documentación de resultados negativos. El proyecto se publica bajo licencia MIT.