caracterización de inteligencia artificial y sistema experto

1. LUIS FREDY MOLINA GARZON
CODIGO 2008232001
GRUPO OV97

2.  Por medio de la carga de datos configurados se
obtiene la racionalidad de lo creado para que
realice ciertas tareas, bajo ciertos parámetros.
 Disciplina que construye procesos que al ser
cargados en una estructura esta cumpla con las
funciones de una forma mas exacta.
 Existen varios métodos y medios para crear la
inteligencia artificial tan solo limitándose en ser
mas simple o mas compleja.

3. Sistemas que piensan como humanos:
Tratan de emular las acciones primarias del hombre
análisis de problemas y toma de decisiones.
Sistemas que actúan como humanos:
Como los robots tratan de realizar tareas ya propias de
los humanos aun sin lograr ser perfectas.
Sistemas que piensan racionalmente:
Con lógica tratan de emular el pensamiento
logicoracional del ser humano.
Sistemas que actúan racionalmente:
Imitan la forma racional del comportamiento humano

4.  IA convencional: (simbólico deductiva) análisis
formal y estadístico del comportamiento humano
ante diferentes problemas:
 Razonamiento basado en casos
 Sistemas expertos
 Redes bayesianas
 IA basada en comportamientos
 IA computacional: (IA subsimbolica-inductiva)
desarrollo o aprendizaje interactivo

5.  Se ha llegado ha deducir que la toma de
decisiones bajo la presión de los sentimientos no
es lo mas adecuado parea el razonamiento, en
este aspecto la IA si tiene la ventaja.
 Mas los sentimientos hace a los seres humanos ,
eso humanos por esta razón las nuevas
investigaciones y reto delas nuevas IA ez el imitar
los sentimientos para que el humano pueda
interrelacionarse mejor con dicha IA.

6. FUTURO DE
LA IA
Al desarrollar las
distintas IA
encaminadas ha
sustituir humanos
para cumplir tareas y
trabajos peligrosos
en distintas ramas,
solucionando los
errores y defectos
del humano mas aun
están lejos del
producto IA
completo.

7. SISTEMA
EXPERTO
Desarrollado para
emular el razonamiento
de un experto o grupos
de expertos de un
determinado tema ,
para luego ser utilizado
por ellos mismos . Para
que el sistema funcione
requiere de dos
condiciones:
Explicar sus
razonamientos o bases
del conocimiento
Adquisición de
conocimientos o
integrador del sistema

9. TIPOS DE SE
Basados en reglas
previamente
establecidas
Basados en casos
CBR
Basados en redes
bayesianas
Las soluciones dadas
por cada uno delos
tipos están basadas
en la recopilación de
información previa
de casos anteriores

10.  Ventajas  limitaciones
 Permanencia  Sentido común
 Replicación  Lenguaje natural
 Rapidez  Capacidad de
 Bajo costo aprendizaje
 Entornos peligrosos  Perspectiva global
 Fiabilidad  Capacidad sensorial
 Consolidar varios  Flexibilidad
conocimientos  Conocimiento no
 Apoyo académico estructurado

11.  Wiki pedía
 Monografías
 You tube