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El documento habla sobre la cibernética y sus aplicaciones en los sistemas de enseñanza. La cibernética se ha orientado a apoyar disciplinas relacionadas con el control y la información y es la base del desarrollo científico y tecnológico del siglo XXI. Algunas aplicaciones de la cibernética en la enseñanza incluyen las ciencias cognitivas, la robótica, la inteligencia artificial y el control automático. El documento también describe varios mecanismos de aprendizaje como la comprens
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Ciberneticavirginacontretas
Este documento describe cómo la cibernética y la tecnología se pueden aplicar a los sistemas educativos. Las tecnologías del siglo 21 servirán como base para el desarrollo científico y tecnológico y serán herramientas fundamentales cuando se apliquen a los sistemas de enseñanza. La cibernética se puede usar en ciencias cognitivas, robótica, inteligencia artificial y control automático. También se puede aplicar al aprendizaje a través de mecanismos como la comprensión,
Practica 1
Este documento habla sobre la cibernética y los sistemas de enseñanza. Explica cómo la cibernética se relaciona con las ciencias cognitivas, la robótica, la inteligencia artificial y el control automático. También describe cómo la cibernética se aplica a diferentes aspectos del aprendizaje como la percepción, la conceptualización, la abstracción y la cognición. Finalmente, resume las fases y tipos de aprendizaje como el aprendizaje psicomotor y conceptual.
Practica 1
El documento habla sobre la cibernética y los sistemas de enseñanza. Explica que la cibernética estudia los sistemas de comunicación y regulación automática en seres vivos y cómo se aplica a sistemas electrónicos y mecánicos similares. También discute cómo la cibernética se relaciona con campos como las ciencias cognitivas, la robótica y la inteligencia artificial. Finalmente, describe cómo la cibernética se aplica al campo de la enseñanza en áreas como la percepción, conceptualiz
Inteligencia artificial.
Este documento presenta una introducción a la inteligencia artificial, definiéndola como la capacidad de razonar de un agente no vivo y describiendo sus orígenes y áreas principales como el conocimiento, resolución de problemas, planificación de tareas y lenguaje natural. Además, explica que la IA se divide en inteligencia convencional y computacional y menciona algunos campos de desarrollo como la robótica y sistemas expertos.
Inteligencia artificial
El documento presenta una introducción a la inteligencia artificial, incluyendo definiciones, objetivos, alcances y limitaciones. Explica que la IA busca duplicar las facultades de la inteligencia humana a través del desarrollo de sistemas que puedan aprender, razonar y actuar. También describe algunas aplicaciones importantes de la IA y los lenguajes más usados, como Lisp y Prolog.
Agenda sesion inteligencia e interactividad 2012 10-26
Agenda de la sesión "Inteligencia e interactividad" de la asignatura "Construcción de Sistemas Inteligentes" de Máster Universitario en Tecnologías de la Informática, curso 2012/2013, de la Universidad de Alicante
EQUIPO: REDES NEURONALES
Participantes:
Argenis Vicent
Edgar Moran
Wilfer Alviarez
Gilber Briceño
Leonardo Vigiano
Monica Meek Bolaño
Pensamiento computacional
El documento define el pensamiento computacional como los procesos y ideas relacionados con la formulación y solución de problemas de una manera que pueda ser implementada por un agente de procesamiento de información. Explica que se refiere a los procesos de pensamiento que buscan resolver problemas a través de algoritmos e instrucciones que puedan ser ejecutados por personas o máquinas. Finalmente, enumera algunas habilidades clave del pensamiento computacional como la abstracción de problemas, organización lógica de datos e identificación de soluciones.
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Pensamiento computacional
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Artificial intelligence and neural networks
Artificial intelligence and neural networks. Artificial intelligence involves designing processes that produce results maximizing performance when run on a physical architecture. These processes are based on input sequences received and stored by the architecture. Artificial intelligence systems can mimic human behavior like responding to each input or problem solving through logic. Neural networks are inspired by the brain and involve interconnected neurons that work together to produce an output. They can learn from input/output data.
Inteligencia artificial cuadro
Este documento describe diferentes mecanismos para representar el conocimiento en inteligencia artificial, incluyendo métodos simbólicos como árboles de decisión, sistemas expertos, lógica difusa y sistemas basados en casos, así como métodos conexionistas como redes neuronales, algoritmos de aprendizaje y máquinas de soporte vectorial. Explica brevemente cada uno de estos métodos y cómo permiten modelar conocimientos teóricos y empíricos.
Inteligencia artificial con animaciones
Un nuevo robot con forma de pez estudiará las aguas del Puerto de Gijón para analizar la presencia de hidrocarburos y compuestos químicos, luego de probarse en un estanque del Acuario de Gijón habitado por tiburones y tortugas.
Presentación1
La inteligencia artificial es una de las disciplinas más nuevas estudiadas por los científicos para aprender más sobre nosotros mismos. Se define como una disciplina relacionada con las ciencias de la computación que busca dotar a las computadoras de inteligencia simulando el razonamiento humano sin necesariamente entenderlo. Sus características incluyen el uso de símbolos no matemáticos y la habilidad de resolver problemas de forma declarativa y basada en el conocimiento.
La imitacion de lo humano
La imitación es un medio poderoso para el aprendizaje y el desarrollo. La inteligencia artificial busca imitar la inteligencia humana a través de sistemas como las redes neuronales, que imitan el procesamiento de información del cerebro, y los sistemas expertos, que imitan el conocimiento de dominios específicos de expertos humanos. La robótica también se basa en la imitación para dotar a las máquinas de capacidades similares a las humanas.
Ppt informatica educativa
Este documento describe la informática educativa y la tecnología educativa. La informática educativa investiga y aplica los avances tecnológicos e informáticos en los procesos educativos. La tecnología educativa aplica procedimientos organizados con un enfoque de sistemas para resolver problemas en el sistema educativo y optimizarlo. La informática educativa se basa en tres enfoques: la inteligencia artificial, el cognitivismo de Piaget que describe el aprendizaje como construcción, y el constructivismo de Papert que afirma que los niños
Practica no18
El documento discute el rol de la informática educativa en el aprendizaje de las ciencias en el contexto de la reforma educativa. Explica que las nuevas tecnologías de información y comunicación deben integrarse para apoyar la construcción de significados sobre conceptos, procesos y fenómenos científicos. También señala que estas herramientas digitales permiten registrar y concretar procesos científicos como el análisis de datos y la contrastación de hipótesis, lo que puede acercar el hacer de la ciencia a los
CARATULA
El documento es un resumen pre-universitario sobre computación impartido por la catedrática Leslie Alonzo para la estudiante Yesenia Vargas del sexto año de bachillerato en ciencias y matemáticas.
Inteligencia artificial
La inteligencia artificial puede ser considerada como una ciencia o ingeniería. Como ciencia, se enfoca en elaborar programas basados en comparaciones con la inteligencia humana para entender mejor el conocimiento humano. Como ingeniería, busca crear programas de alta eficiencia que funcionen como herramientas. A través de la inteligencia artificial se han desarrollado sistemas expertos que pueden imitar la capacidad mental humana y hacer diagnósticos médicos con mayor precisión que los humanos.
Lo posible y lo probable en lectura artificial del pensmiento silvana váttimo
Presentación realizada en VII Congreso Internacional de Investigaiones y Práctica Profesional en Psicología
Tecnologias de la inteligencia
Las tecnologías de la inteligencia artificial y la informática han evolucionado rápidamente desde la década de 1960, cuando pioneros como Douglas Engelbart desarrollaron hipertexto y ratones de computadora para mejorar la colaboración humana con las máquinas, allanando el camino para innovaciones posteriores como el Macintosh de Apple.
Inteligencia artificial y redes neuronales
El documento habla sobre inteligencia artificial y redes neuronales. Explica que la inteligencia artificial consiste en diseñar procesos que maximizan el rendimiento al ejecutarse en una arquitectura física. También describe que los dispositivos de IA pueden ejecutar procesos análogos al comportamiento humano como respuestas a entradas o resolución de problemas. Finalmente, define que las redes neuronales son sistemas inspirados en el cerebro capaces de almacenar información de forma desordenada y diferente a los computadores.
A151 woia sistemasinteligentesyredesneuronales
Este documento presenta el sílabo de un curso sobre sistemas inteligentes y redes neuronales. El curso introduce conceptos como inteligencia artificial, redes neuronales artificiales, lógica difusa y controladores difusos. Los estudiantes aprenderán a desarrollar algoritmos de reconocimiento de patrones y control de procesos utilizando estas técnicas. El curso incluye clases teóricas y prácticas de laboratorio implementadas en Matlab para reforzar los conceptos.
Redes Neuronales
Las redes neuronales se utilizan para la predicción, minería de datos, reconocimiento de patrones y sistemas de control adaptativo. Emulan el cerebro humano mediante la interconexión de neuronas artificiales agrupadas en capas, que aprenden a través del entrenamiento. Estas redes están compuestas de neuronas como unidades básicas que se conectan a través de sinapsis y cuyo tamaño depende del número de capas y neuronas ocultas.
Inteligenciaartificial 100127141036 Phpapp01
La inteligencia artificial es una rama de la computación que intenta crear programas que simulen la inteligencia humana. Se originó en 1956 cuando investigadores discutieron la posibilidad de construir máquinas inteligentes, a pesar de que la informática estaba poco desarrollada en ese momento. La inteligencia artificial se caracteriza por usar símbolos no numéricos, tener un comportamiento que depende del problema en lugar de un algoritmo fijo, y razonar utilizando conocimientos almacenados.
Análisis de tecnologías educativas basadas en técnicas de Inteligencia Artifi...
Análisis de tecnologías educativas basadas en técnicas de Inteligencia Artifi...VeranoTICS_UNACHI_Panama
Este documento presenta las técnicas de inteligencia artificial que se pueden aplicar en sistemas educativos, como la representación simbólica del conocimiento, redes neuronales y lógica difusa. También analiza modelos educativos basados en inteligencia artificial y hace recomendaciones sobre el desarrollo de sistemas inteligentes abiertos y adaptativos para facilitar el aprendizaje.Redes neuronales artificiales
Una red neuronal artificial es una red masiva de elementos de procesamiento simple llamados neuronas que están altamente interconectadas y se inspiran en las neuronas biológicas. Estas redes pueden aprender, autoorganizarse, operar en tiempo real y ser construidas fácilmente en circuitos integrados. Las redes neuronales artificiales se usan comúnmente para clasificación de patrones, identificación de características, reconocimiento de patrones y aproximación de funciones.
Infografia
El documento compara las disciplinas de la informática y la psicología. La informática estudia el tratamiento automático de la información a través de computadoras, mientras que la psicología estudia la conducta y procesos mentales humanos. Ambas disciplinas se centran en el tratamiento de la información, la informática en computadoras y la psicología en seres humanos. La ciencia cognitiva integra investigaciones de ambas disciplinas para entender sistemas inteligentes.
Introducción a las Redes Neuronales Artificiales
Las Redes Neuronales aparecieron de la mano de la Inteligencia
Artificial en sus inicios como:
• Sistemas formales de reglas y manipulación simbólica.
• Rama más conocida de la Inteligencia Artificial.
Las Redes Neuronales aparecieron en la Inteligencia
Computacional (Softcomputing) como:
• Sistemas Inspirados en las redes neuronales
biológicas.
• Métodos Inductivos: aprendizaje a partir de ejemplos.
Ambas tratan de resolver problemas no algorítmicos a partir de la
experiencia almacenada como conocimiento.
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Presentacion miriam sosa
La cibernética se aplica a tres campos: la robótica, la inteligencia artificial y el control automático. Se han desarrollado esquemas de aplicación de la cibernética a la enseñanza, incluyendo la cibernética del aprendizaje, la inferencia y la cognición. La cibernética del aprendizaje estudia cómo se almacena la información sobre el éxito o fracaso pasado para mejorar acciones futuras, mientras que la inferencia y cognición examinan los mecanismos de razonamiento y toma
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1) La inteligencia artificial trata de imitar funciones del cerebro humano como la toma de decisiones y la resolución de problemas a través de sistemas como las redes neuronales artificiales y los sistemas expertos. 2) Existen cuatro categorías principales de sistemas de IA: los que piensan como humanos, los que actúan como humanos, los que piensan racionalmente y los que actúan racionalmente. 3) Algunos investigadores proponen incorporar componentes emocionales a los sistemas de IA para aumentar su eficacia.
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Inteligencia artificia domenika avila
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Inteligencia artificial
La inteligencia artificial se originó en la década de 1940 y se desarrolló como un campo independiente en 1956. Se divide en inteligencia artificial convencional, que se basa en el razonamiento formal y estadístico, y la inteligencia computacional, que implica aprendizaje interactivo a través de datos empíricos. La inteligencia artificial se aplica en dominios como lingüística, minería de datos, medicina y robótica.
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TRABAJO FINAL
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- 5. 3. Aprendizaje psicomotor. Proporciona circuitos motores con sensores y procesadores. 4. Facilitadores emocionales. Placer, displacer. Castigo – Recompensa.
- 6. 5. Reflejos condicionados. Respuesta involuntaria de un estímulo indirecto adquirido por aprendizaje. 6. Aprendizaje conceptual. Relacionar 2 imágenes o 2 conceptos
- 7. 7. Cibernética de la inferencia. Razonamiento por default, lógica probabilística, lógica difusa. 8. Inferencia analógica y metafórica. Medios flexibles para extender los recursos de nuestro lenguaje 9. La cibernética de la cognición. La certeza es el resultado favorable del intento de compresnión.