UFT Prof: Edecio Freitez Autor Cesar Padilla

1. UNIVERSIDAD FERMIN TORO
VICE-RECTORADO ACADEMICO
FACULTAD DE INGENIERIA
ESCUELA DE COMPUTACION
Asignatura: Inteligencia Artificial
Prof: Edecio Freites
Alumno: Cesar Padilla
C.I: 25912790
Cabudare, Diciembre del 2019

2. Una representación del conocimiento en IA
es una combinación de estructuras de datos
(que nos permiten representar mediante un
formalismo determinado las "verdades"
relevantes en algún dominio) asociadas con
mecanismos interpretativos que nos permiten
manipular el conocimiento representado a fin
de crear soluciones a problemas nuevos.

3. • Cobertura, que significa que la representación del
conocimiento cubre la información en anchura y
profundidad.
• Comprensible por humanos. La representación del
conocimiento es vista como un lenguaje natural, así que
la lógica debería fluir libremente.
• la representación del conocimiento puede eliminar
conocimiento redundante o conflictivo.
• Eficiencia.
• Facilidad de modificación y actualización.
• Soporte de la actividad inteligente que usa la base de
conocimiento.

4. • Elementos básicos u objetos del mundo real
• aserciones y definiciones sobre los elementos
básicos.
• conceptos, agrupaciones o generalizaciones de
elementos básicos.
• relaciones, propiedades de los elementos y
conceptos.
• teoremas y reglas de reescritura. Reglas de
producción.
• algoritmos de resolución.
• estrategias y heurísticas.
• meta conocimiento.

5. • Capacidad Expresiva
• Capacidad Deductiva
• Eficiencia Deductiva
• Eficiencia en la Adquisición

6. Declarativos:
Separación entre
conocimiento y
estructura de control
Procedurales:
Unión entre el
conocimiento y la
estructura de control.
Estructurales:
Estructuración del
conocimiento.

7. Conjunto de símbolos básicos con los
que se compone el conocimiento,
junto a las restricciones de
consistencia que controlan la
composición del mismo
Una ontología es algo análogo a un
esquema de base de datos, no al
contenido de la base de datos.