El documento describe varios conceptos relacionados con la inteligencia artificial, incluyendo redes neuronales, agentes inteligentes, sistemas expertos y algoritmos de búsqueda. Explica las propiedades, ventajas y tipologías de las redes neuronales, así como los componentes básicos de un sistema experto. También compara diferentes métodos de búsqueda como profundidad primero, amplitud primero y A*.
Este documento presenta un resumen de un trabajo de investigación sobre inteligencia artificial. Aborda temas como los inicios de la inteligencia artificial, el test de Turing, el argumento de la sala China, redes neuronales artificiales y sistemas expertos. El autor analiza estos conceptos clave y también examina aplicaciones de la inteligencia artificial en medicina, economía y como herramienta de ayuda social.
This sign provides information to help users protect their personal computing life. It lists 7 tips: 1) Protect personal information and be wary of emails asking for it. 2) Know who you're dealing with when shopping or downloading software. 3) Use antivirus and firewall software and update them. 4) Properly set up and regularly update your operating system and browser. 5) Protect your passwords and do not share them online. 6) Back up important files. 7) Learn who to contact if something goes wrong online, such as by filing a complaint at OnGuardOnline.gov. It also provides information about Central Alert emergency notifications, Blackboard 9 updates, Microsoft campus agreements, CMU cellular services, and IT maintenance windows.
Definición y gestión de modelos de negocio en Internet. Conversion Thursday Z...Sandra Navarro Lecina
Este documento describe los nueve bloques clave de un modelo de negocio y varios patrones comunes de modelos de negocio como las plataformas multilaterales, la "larga cola", el modelo freemium y el cebo y anzuelo. También enfatiza la importancia de probar el modelo de negocio con clientes antes de lanzar un nuevo producto o servicio para evitar el fracaso.
Este documento presenta varios métodos estadísticos de inferencia estadística como estimación de parámetros, intervalos de confianza, pruebas de hipótesis para medias, diferencias de medias, proporciones y diferencias de proporciones. Explica cómo calcular intervalos de confianza para la media de una población, la diferencia entre dos medias, y la proporción poblacional. También cubre pruebas de hipótesis para una media, comparación de dos medias independientes y relacionadas, y comparación de proporcion
El documento describe el plan de estudios de 140 créditos para obtener un Executive MBA de la Universidad Francisco de Vitoria. El plan de estudios incluye módulos sobre gestión organizacional, finanzas, marketing, estrategia y simulación. Además de un certificado de la universidad, los estudiantes obtienen certificados en habilidades directivas, dirección comercial y marketing, dirección estratégica y finanzas, o dirección de proyectos.
Este documento presenta los lineamientos para la Evaluación Diagnóstica del Instituto de Educación Media Superior (IEMS). La Evaluación Diagnóstica se aplica al inicio del ciclo escolar para evaluar los conocimientos y habilidades previas de los estudiantes en relación a los ejes de formación crítico, científico y humanístico del IEMS. El objetivo es obtener información sobre los aprendizajes previos de los estudiantes para apoyar el proceso de enseñanza-aprendizaje. El documento describe las características y objet
El algoritmo de búsqueda en anchura (breadth-first search) explora todos los nodos de un grafo/árbol a la misma profundidad, comenzando por los nodos más cercanos al nodo inicial. El algoritmo mantiene una lista de nodos por explorar, comenzando con los nodos adyacentes al nodo inicial y agregando los hijos de los nodos explorados a la lista. El algoritmo termina cuando se encuentra un nodo meta y devuelve el camino desde el nodo inicial hasta dicho nodo meta.
Este documento presenta un resumen de un trabajo de investigación sobre inteligencia artificial. Aborda temas como los inicios de la inteligencia artificial, el test de Turing, el argumento de la sala China, redes neuronales artificiales y sistemas expertos. El autor analiza estos conceptos clave y también examina aplicaciones de la inteligencia artificial en medicina, economía y como herramienta de ayuda social.
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Definición y gestión de modelos de negocio en Internet. Conversion Thursday Z...Sandra Navarro Lecina
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Este documento presenta los lineamientos para la Evaluación Diagnóstica del Instituto de Educación Media Superior (IEMS). La Evaluación Diagnóstica se aplica al inicio del ciclo escolar para evaluar los conocimientos y habilidades previas de los estudiantes en relación a los ejes de formación crítico, científico y humanístico del IEMS. El objetivo es obtener información sobre los aprendizajes previos de los estudiantes para apoyar el proceso de enseñanza-aprendizaje. El documento describe las características y objet
El algoritmo de búsqueda en anchura (breadth-first search) explora todos los nodos de un grafo/árbol a la misma profundidad, comenzando por los nodos más cercanos al nodo inicial. El algoritmo mantiene una lista de nodos por explorar, comenzando con los nodos adyacentes al nodo inicial y agregando los hijos de los nodos explorados a la lista. El algoritmo termina cuando se encuentra un nodo meta y devuelve el camino desde el nodo inicial hasta dicho nodo meta.
La búsqueda primero en anchura es una estrategia de búsqueda en la que se expande primero el nodo raíz y luego todos sus sucesores, antes de expandir nodos de niveles más profundos. Se implementa usando una cola FIFO para almacenar nodos frontera. Es completa si el objetivo está a una profundidad finita y óptima si el costo crece con la profundidad. Requiere almacenar todos los nodos visitados, por lo que el espacio requerido crece exponencialmente con la profundidad.
La inteligencia artificial (IA) es el estudio interdisciplinario de cómo crear sistemas inteligentes, y fue definida originalmente por John McCarthy como "la ciencia e ingenio de hacer máquinas inteligentes". La IA incluye campos como aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural y visión computacional, con el objetivo de desarrollar sistemas que puedan pensar y actuar de forma racional.
El documento describe los conceptos fundamentales de la inteligencia artificial, incluyendo sus etapas, ramas principales y componentes de los sistemas expertos. Explica que la inteligencia artificial intenta crear programas que imiten el comportamiento humano mediante el aprendizaje, razonamiento y resolución de problemas. También describe las diferentes ramas como la robótica, sistemas de visión, procesamiento de lenguaje natural y redes neuronales.
LMF-T6: Sintaxis y semántica de la lógica de primer ordenJosé A. Alonso
Este documento presenta la sintaxis y semántica de la lógica de primer orden. Explica cómo representar el conocimiento geográfico, sobre el mundo de los bloques y conocimiento astronómico en lógica de primer orden. Incluye definiciones sintácticas como funciones, predicados y propiedades lógicas, así como la representación del conocimiento con funciones e igualdad.
The document discusses the benefits of exercise for mental health. Regular physical activity can help reduce anxiety and depression and improve mood and cognitive function. Exercise stimulates the production of endorphins in the brain which elevate mood and reduce stress levels.
Presentacion II jornadas de Lógica, Computación e Inteligencia ArtificialJoaquín Borrego-Díaz
Estas son las transparencias que usé para presentar el doctorado en las II Jornadas de Lógica, Computación e Inteligencia Artificial, celebradas en la ETS Ing. Informática de la U. de Sevilla, los días 16 y 17 de Noviembre de 2009
El documento trata sobre inteligencia artificial (IA). Explica que la IA estudia cómo lograr que las máquinas realicen tareas que actualmente realizan mejor los seres humanos, como resolución de problemas y comprensión del lenguaje. También describe algunas áreas de la IA como sistemas expertos, juegos, robótica y visión artificial. Finalmente, presenta diferentes formas de representar el conocimiento en sistemas de IA, incluyendo grafos, estructuras y predicados.
El documento describe los aspectos básicos de la inteligencia artificial, incluyendo su definición, etapas de desarrollo e importantes ramas como la robótica, sistemas de visión, procesamiento de lenguaje natural, sistemas de aprendizaje, redes neuronales, lógica difusa, algoritmos genéticos y agentes inteligentes.
Este documento presenta dos ejercicios de inteligencia artificial. El primero involucra encontrar un subconjunto de números que suman 20 usando búsqueda con vuelta atrás. El segundo analiza el juego de Nim usando poda alfa-beta para determinar la mejor jugada.
PROLOG se basa en la lógica de predicados y la resolución de problemas, especificando cómo debe ser la solución en lugar de dar el algoritmo. PROLOG resuelve problemas realizando inferencias lógicas sobre los hechos y reglas en su base de datos. LISP es funcional y se basa en listas, tratando los elementos de manera no destructiva. CLIPS permite representar conocimiento usando reglas, objetos u otros paradigmas, y puede integrarse con otros lenguajes como C o Java.
Este documento presenta una introducción al curso de inteligencia artificial. Cubre temas como agentes de software, solución de problemas, representación y razonamiento, sistemas basados en conocimiento, robótica, aprendizaje, lenguajes de programación e incertidumbre. El curso explorará estas áreas fundamentales de la inteligencia artificial a través de ejemplos y aplicaciones prácticas.
LI-T6: Sintaxis y semántica de la lógica de primer ordenJosé A. Alonso
Este documento presenta la sintaxis y semántica de la lógica de primer orden. Se divide en tres secciones: la primera sección describe cómo representar conocimiento en lógica de primer orden utilizando ejemplos como conocimiento geográfico y astronómico. La segunda sección define la sintaxis de la lógica de primer orden, incluyendo términos, fórmulas atómicas y fórmulas. La tercera sección cubre la semántica de la lógica de primer orden.
Este documento presenta la introducción a un curso de introducción a la inteligencia artificial dictado por John Alexander Vargas. El curso cubrirá temas como agentes, búsquedas, juegos, lógica, representación del conocimiento, planificación, razonamiento y aprendizaje. Incluirá tres parciales y un proyecto final.
Solución de problemas mediante busquedasacrilegetx
El documento describe diferentes algoritmos y estrategias de búsqueda para resolver problemas, incluyendo búsqueda por amplitud, costo uniforme, profundidad, profundización iterativa y bidireccional. También describe el uso de heurísticas y métodos como escalada, avara y A* para guiar la búsqueda hacia soluciones óptimas. El documento utiliza ejemplos como encontrar una ruta en un mapa para ilustrar los diferentes enfoques de búsqueda.
Tipos de búsqueda en inteligencia artificialHenry Cambal
Este documento resume los diferentes tipos de técnicas de búsqueda en inteligencia artificial, incluyendo: (1) búsqueda ciega como búsqueda en amplitud, profundidad y bidireccional, (2) búsqueda heurística y funciones de evaluación, y (3) búsqueda con adversarios como el algoritmo MINIMAX y poda Alfa-Beta. Explica los elementos clave de cada técnica de búsqueda y sus ventajas e inconvenientes.
Las técnicas de búsqueda permiten resolver problemas representando el conocimiento como un conjunto de estados y operadores. Existen métodos de búsqueda ciega como la búsqueda en amplitud y profundidad, y métodos heurísticos que usan conocimiento del dominio para guiar la búsqueda de forma más eficiente.
Tipos de búsqueda en Inteligencia ArtificialJuank Grifin
Este documento describe diferentes técnicas de búsqueda utilizadas en inteligencia artificial, incluyendo búsqueda exhaustiva ciega, búsqueda heurística informada, búsqueda en profundidad, búsqueda en amplitud y búsqueda de coste uniforme. También discute la representación de espacios de búsqueda como redes, grafos y árboles, y los tipos de agentes de búsqueda.
La búsqueda primero en anchura es una estrategia de búsqueda en la que se expande primero el nodo raíz y luego todos sus sucesores, antes de expandir nodos de niveles más profundos. Se implementa usando una cola FIFO para almacenar nodos frontera. Es completa si el objetivo está a una profundidad finita y óptima si el costo crece con la profundidad. Requiere almacenar todos los nodos visitados, por lo que el espacio requerido crece exponencialmente con la profundidad.
La inteligencia artificial (IA) es el estudio interdisciplinario de cómo crear sistemas inteligentes, y fue definida originalmente por John McCarthy como "la ciencia e ingenio de hacer máquinas inteligentes". La IA incluye campos como aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural y visión computacional, con el objetivo de desarrollar sistemas que puedan pensar y actuar de forma racional.
El documento describe los conceptos fundamentales de la inteligencia artificial, incluyendo sus etapas, ramas principales y componentes de los sistemas expertos. Explica que la inteligencia artificial intenta crear programas que imiten el comportamiento humano mediante el aprendizaje, razonamiento y resolución de problemas. También describe las diferentes ramas como la robótica, sistemas de visión, procesamiento de lenguaje natural y redes neuronales.
LMF-T6: Sintaxis y semántica de la lógica de primer ordenJosé A. Alonso
Este documento presenta la sintaxis y semántica de la lógica de primer orden. Explica cómo representar el conocimiento geográfico, sobre el mundo de los bloques y conocimiento astronómico en lógica de primer orden. Incluye definiciones sintácticas como funciones, predicados y propiedades lógicas, así como la representación del conocimiento con funciones e igualdad.
The document discusses the benefits of exercise for mental health. Regular physical activity can help reduce anxiety and depression and improve mood and cognitive function. Exercise stimulates the production of endorphins in the brain which elevate mood and reduce stress levels.
Presentacion II jornadas de Lógica, Computación e Inteligencia ArtificialJoaquín Borrego-Díaz
Estas son las transparencias que usé para presentar el doctorado en las II Jornadas de Lógica, Computación e Inteligencia Artificial, celebradas en la ETS Ing. Informática de la U. de Sevilla, los días 16 y 17 de Noviembre de 2009
El documento trata sobre inteligencia artificial (IA). Explica que la IA estudia cómo lograr que las máquinas realicen tareas que actualmente realizan mejor los seres humanos, como resolución de problemas y comprensión del lenguaje. También describe algunas áreas de la IA como sistemas expertos, juegos, robótica y visión artificial. Finalmente, presenta diferentes formas de representar el conocimiento en sistemas de IA, incluyendo grafos, estructuras y predicados.
El documento describe los aspectos básicos de la inteligencia artificial, incluyendo su definición, etapas de desarrollo e importantes ramas como la robótica, sistemas de visión, procesamiento de lenguaje natural, sistemas de aprendizaje, redes neuronales, lógica difusa, algoritmos genéticos y agentes inteligentes.
Este documento presenta dos ejercicios de inteligencia artificial. El primero involucra encontrar un subconjunto de números que suman 20 usando búsqueda con vuelta atrás. El segundo analiza el juego de Nim usando poda alfa-beta para determinar la mejor jugada.
PROLOG se basa en la lógica de predicados y la resolución de problemas, especificando cómo debe ser la solución en lugar de dar el algoritmo. PROLOG resuelve problemas realizando inferencias lógicas sobre los hechos y reglas en su base de datos. LISP es funcional y se basa en listas, tratando los elementos de manera no destructiva. CLIPS permite representar conocimiento usando reglas, objetos u otros paradigmas, y puede integrarse con otros lenguajes como C o Java.
Este documento presenta una introducción al curso de inteligencia artificial. Cubre temas como agentes de software, solución de problemas, representación y razonamiento, sistemas basados en conocimiento, robótica, aprendizaje, lenguajes de programación e incertidumbre. El curso explorará estas áreas fundamentales de la inteligencia artificial a través de ejemplos y aplicaciones prácticas.
LI-T6: Sintaxis y semántica de la lógica de primer ordenJosé A. Alonso
Este documento presenta la sintaxis y semántica de la lógica de primer orden. Se divide en tres secciones: la primera sección describe cómo representar conocimiento en lógica de primer orden utilizando ejemplos como conocimiento geográfico y astronómico. La segunda sección define la sintaxis de la lógica de primer orden, incluyendo términos, fórmulas atómicas y fórmulas. La tercera sección cubre la semántica de la lógica de primer orden.
Este documento presenta la introducción a un curso de introducción a la inteligencia artificial dictado por John Alexander Vargas. El curso cubrirá temas como agentes, búsquedas, juegos, lógica, representación del conocimiento, planificación, razonamiento y aprendizaje. Incluirá tres parciales y un proyecto final.
Solución de problemas mediante busquedasacrilegetx
El documento describe diferentes algoritmos y estrategias de búsqueda para resolver problemas, incluyendo búsqueda por amplitud, costo uniforme, profundidad, profundización iterativa y bidireccional. También describe el uso de heurísticas y métodos como escalada, avara y A* para guiar la búsqueda hacia soluciones óptimas. El documento utiliza ejemplos como encontrar una ruta en un mapa para ilustrar los diferentes enfoques de búsqueda.
Tipos de búsqueda en inteligencia artificialHenry Cambal
Este documento resume los diferentes tipos de técnicas de búsqueda en inteligencia artificial, incluyendo: (1) búsqueda ciega como búsqueda en amplitud, profundidad y bidireccional, (2) búsqueda heurística y funciones de evaluación, y (3) búsqueda con adversarios como el algoritmo MINIMAX y poda Alfa-Beta. Explica los elementos clave de cada técnica de búsqueda y sus ventajas e inconvenientes.
Las técnicas de búsqueda permiten resolver problemas representando el conocimiento como un conjunto de estados y operadores. Existen métodos de búsqueda ciega como la búsqueda en amplitud y profundidad, y métodos heurísticos que usan conocimiento del dominio para guiar la búsqueda de forma más eficiente.
Tipos de búsqueda en Inteligencia ArtificialJuank Grifin
Este documento describe diferentes técnicas de búsqueda utilizadas en inteligencia artificial, incluyendo búsqueda exhaustiva ciega, búsqueda heurística informada, búsqueda en profundidad, búsqueda en amplitud y búsqueda de coste uniforme. También discute la representación de espacios de búsqueda como redes, grafos y árboles, y los tipos de agentes de búsqueda.
Diapositivas "Inteligencia artificial" - Grupo Colaborativo 90169-33 UNADCACG1974
El documento describe varios conceptos relacionados con la inteligencia artificial, incluyendo definiciones de inteligencia artificial, redes neuronales, agentes inteligentes, sistemas expertos y métodos de búsqueda. Se definen estos conceptos y se describen sus propiedades, ventajas, tipologías y estructuras. También se proporcionan ejemplos de cada uno.
Diapositivas "Inteligencia artificial" - Grupo Colaborativo 90169-33 UNADCACG1974
El documento describe varios conceptos relacionados con la inteligencia artificial, incluyendo definiciones de inteligencia artificial, redes neuronales, agentes inteligentes, sistemas expertos y métodos de búsqueda. Se definen estos conceptos y se describen sus propiedades, ventajas, tipologías y estructuras. También se proporcionan ejemplos de cada uno.
1) El documento presenta un cuadro comparativo de diferentes modelos de algoritmos de inteligencia artificial como la búsqueda en anchura, profundidad, primero el mejor, en haz, A*, minimax y poda alfa-beta. 2) Cada modelo se define, describe sus características, aplicaciones, ventajas y desventajas. 3) Los algoritmos son utilizados principalmente para la resolución de problemas a través de la búsqueda y exploración de grafos y árboles de manera óptima.
Este documento presenta una introducción a las técnicas de búsqueda en inteligencia artificial, incluyendo búsquedas ciegas, heurísticas e informadas. Describe varios algoritmos de búsqueda como amplitud, profundidad, general en grafos, primero el mejor, en haz, A*, exploración de grafos y minimax. Cada algoritmo se define, caracteriza y analiza sus ventajas y desventajas para diferentes aplicaciones. El documento concluye reflexionando sobre el control de búsqueda y su importancia en la resolución de problemas
Este documento describe brevemente la historia y aplicaciones de las redes neuronales artificiales. Explica que las redes neuronales se inspiran en el cerebro humano y están compuestas de unidades interconectadas que pueden aprender de forma adaptativa. También destaca algunas ventajas clave como la capacidad de abstraer patrones, aprender, auto-organizarse y tolerar fallos. Finalmente, menciona algunos usos actuales y futuros potenciales como el control de sillas de ruedas y otros dispositivos mediante señales cerebrales u oculares.
Este documento describe brevemente la historia y clasificación de las redes neuronales artificiales, sus ventajas como la capacidad de aprendizaje y autoorganización, y algunas de sus aplicaciones comunes como el reconocimiento de patrones y predicciones. También anticipa que en el futuro las redes neuronales podrían utilizarse para controlar dispositivos mediante señales cerebrales u oculares.
Este documento resume las técnicas de inteligencia artificial como redes neuronales, heurística y algoritmos genéticos. También describe aplicaciones como el tráfico y antispam. Finalmente, discute la posibilidad de transferir la conciencia humana a un cerebro artificial, aunque los científicos aún no entienden completamente la conciencia.
Este documento explora el campo de la inteligencia artificial. Explica conceptos clave como agente inteligente y métodos de investigación. También describe áreas de investigación como el procesamiento de imágenes y lenguaje natural. Además, cubre temas como sistemas de producción, árboles de búsqueda, heurísticas, representación del conocimiento, aprendizaje, redes neuronales y robótica. Finalmente, plantea consideraciones éticas sobre los avances tecnológicos.
Este documento describe y compara varios métodos de búsqueda en inteligencia artificial, incluyendo búsqueda en amplitud, profundidad, general en grafos, informada, en haz y con adversario. Explica las características, ventajas y desventajas de cada método. Concluye que los métodos de búsqueda se usan para resolver problemas buscando en un espacio de estados de manera óptima, y que cada método cumple una función particular.
El documento define varios términos relacionados con la inteligencia artificial y la informática, incluyendo inteligencia, inteligencia artificial, robótica, sistemas de percepción, sistemas expertos, redes neuronales, algoritmos genéticos, redes bayesianas, lógica difusa, lógica de primer orden, Prolog, Lisp y más. Cada término se define brevemente y se proporciona una referencia relacionada.
Este documento describe varios métodos de búsqueda utilizados en inteligencia artificial, incluyendo búsqueda en profundidad, búsqueda en amplitud, búsqueda heurística como búsqueda A* y búsqueda primero el mejor, y búsqueda en adversarios como el método minimax. Estos métodos se utilizan para encontrar soluciones óptimas en problemas de planificación, toma de decisiones, visión por computadora y procesamiento del lenguaje natural. Cada método tiene ventajas y desventajas dependiendo del problema
Este documento resume conceptos clave de inteligencia artificial como su definición, objetivos y desarrollo histórico. Explica que la inteligencia artificial busca crear sistemas capaces de imitar la inteligencia humana mediante el aprendizaje y solución de problemas. También describe hitos tempranos como el modelo de neurona de McCulloch y Pitts y el desarrollo de sistemas expertos en las décadas posteriores.
Este documento presenta los conceptos básicos de la inteligencia artificial. Explica que la IA es la capacidad de resolver problemas exhibida por sistemas artificiales construidos por humanos para imitar el comportamiento inteligente. Describe los momentos clave en el desarrollo de la IA y las características, fundamentos, técnicas y áreas de aplicación de este campo. Finalmente, compara la inteligencia natural y artificial.
Este documento define varios términos relacionados con la inteligencia artificial e incluye definiciones de inteligencia, inteligencia artificial, robótica, sistemas de percepción, sistemas expertos, redes neuronales, algoritmos genéticos, redes bayesianas, lógica difusa, lógica de primer orden, Prolog, Lisp y otros conceptos, con referencias para cada definición.
El documento presenta información sobre diferentes tipos de razonamiento como el deductivo, inductivo y abductivo. También describe tres paradigmas del razonamiento en inteligencia artificial: redes neuronales, algoritmos genéticos y sistemas de lógica difusa. Además, explica los sistemas basados en conocimiento y el uso de reglas e inferencia.
Este documento trata sobre el control de la comprensión y la metacognición en el aula. Explica que la metacognición se refiere al conocimiento que uno tiene sobre sus propios procesos cognitivos y de aprendizaje. Luego describe algunas estrategias metacognitivas como el repaso de textos o la identificación de ideas principales. También analiza factores como la evaluación, regulación y planificación de la comprensión, y métodos para investigar la metacognición como cuestionarios o entrevistas.
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ACERTIJO DESCIFRANDO CÓDIGO DEL CANDADO DE LA TORRE EIFFEL EN PARÍS. Por JAVI...JAVIER SOLIS NOYOLA
El Mtro. JAVIER SOLIS NOYOLA crea y desarrolla el “DESCIFRANDO CÓDIGO DEL CANDADO DE LA TORRE EIFFEL EN PARIS”. Esta actividad de aprendizaje propone el reto de descubrir el la secuencia números para abrir un candado, el cual destaca la percepción geométrica y conceptual. La intención de esta actividad de aprendizaje lúdico es, promover los pensamientos lógico (convergente) y creativo (divergente o lateral), mediante modelos mentales de: atención, memoria, imaginación, percepción (Geométrica y conceptual), perspicacia, inferencia y viso-espacialidad. Didácticamente, ésta actividad de aprendizaje es transversal, y que integra áreas del conocimiento: matemático, Lenguaje, artístico y las neurociencias. Acertijo dedicado a los Juegos Olímpicos de París 2024.
La Unidad Eudista de Espiritualidad se complace en poner a su disposición el siguiente Triduo Eudista, que tiene como propósito ofrecer tres breves meditaciones sobre Jesucristo Sumo y Eterno Sacerdote, el Sagrado Corazón de Jesús y el Inmaculado Corazón de María. En cada día encuentran una oración inicial, una meditación y una oración final.
Soluciones Examen de Selectividad. Geografía junio 2024 (Convocatoria Ordinar...Juan Martín Martín
Criterios de corrección y soluciones al examen de Geografía de Selectividad (EvAU) Junio de 2024 en Castilla La Mancha.
Soluciones al examen.
Convocatoria Ordinaria.
Examen resuelto de Geografía
conocer el examen de geografía de julio 2024 en:
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Diapositivas "Inteligencia artificial" - Grupo Colaborativo 90169-33 UNAD
1.
2.
3. CONCEPTO
Marvin Minsky sugiere el carácter práctico de la inteligencia artificial mencionando:
"La inteligencia artificial es la ciencia de hacer que las máquinas hagan cosas que
requerirán inteligencia si fueran hechas por seres humanos".
Elaine Rich: "La inteligencia artificial es el estudio de cómo hacer que los ordenadores
hagan cosas que por el momento las personas realizan de una forma más perfecta".
Otras definiciones que pueden darnos una idea de lo se que llama IA.
Una de las áreas de las ciencias computacionales encargadas de la creación de
hardware y software con comportamientos inteligentes
El estudio de las computaciones que permitan percibir, razonar y actuar
Estudio como lograr que las máquinas realicen tareas que, por el momento, son
realizadas mejor por los seres humanos
4. CONCEPTO
Las redes neuronales son sistemas ideados como abstracciones de las
estructuras neurobiológicas (cerebros) encontradas en la naturaleza y tienen
la característica de ser sistemas desordenados capaces de guardar
información.
PROPIEDADES
Una función de propagación
Una función de activación
Una función de transferencia
5. VENTAJAS
Aprendizaje: aprenden mediante la etapa de aprendizaje
Auto organización: Crea su propia representación de la información
Tolerancia a fallos: Debido a que almacena la información de forma
redundante ésta puede seguir respondiendo de manera aceptable aún si se
daña parcialmente
Flexibilidad: Maneja cambios no importantes en la información de entrada
Tiempo real: La estructura es paralela, obteniendo respuestas en tiempo
real en eventos donde sea implementado en computadoras o dispositivos
electrónicos
6. TIPOLOGÍA DE LAS RNA
Perceptrón
Adaline
Perceptron multicapa
Memorias asociativas
Máquina de boltzmann
Máquina de cauchy
Propagación hacia atrásRedes de Elman
De Hopfield
De contra propagación
De base radial
De aprendizaje competitivo
Mapas autoorganizados
Crecimiento dinámico de células
8. CONCEPTO
Un agente inteligente, es una entidad capaz de percibir su entorno, procesar
tales percepciones y responder o actuar en su entorno de manera racional,
es decir, de manera correcta y tendiendo a maximizar un resultado esperado.
Es capaz de percibir su medioambiente con la ayuda de sensores y actuar en
ese medio utilizando actuadores (elementos que reaccionan a un estímulo
realizando una acción).
9. EJEMPLOS
Un robot con comportamiento variable autoregulado
Computadoras especializadas
CLASIFICACION
Reactivos
Reactivos basados en modelo
Basados en objetivos
Basados en utilidad
Que aprenden
De consulta
10. CONCEPTO
Sistemas informáticos que simulan el proceso de aprendizaje, de
memorización, de razonamiento, de comunicación y de acción en
consecuencia de un experto humano en cualquier rama de la ciencia.
ESTRUCTURA BÁSICA DE UN SE
Base de conocimientos
Base de hechos
Motor de inferencia
Módulo de justificación
Interfaz de usuario
11. Tipos de SE
Basados en reglas previamente establecidas
Basados en casos o CBR
Basados en redes bayesianas
VENTAJAS
Permanencia
Replicación
Rapidez
Bajo costo
Entornos peligrosos
Fiabilidad
Consolidar varios conocimientos
Apoyo académico
12. LIMITACIONES
Sentido común
Lenguaje natural
Capacidad de aprendizaje
Perspectiva global
Capacidad sensorial
Flexibilidad
Conocimiento no estructurado
EJEMPLOS IMPORTANTES
Dentral, Xcon, Dipmeter Advisor, Mycin, Caduceus, R1, Clips, Jess, Prolog
13. TAREAS DE REALIZA UN SE
Monitorización
Diseño
Planificación
Control
Simulación
Instrucción
Recuperación de la información
14. SOFTWARE
TIPO LICENCIA
PLATAFORMA EN
QUE OPERA
PANTALLAZOS
FUNCIONES
PARA IMPLEMENTACION DE REDES NEURONALES
JOONE
GPL LGPL
Multiplataforma
Crea y ejecuta aplicaciones
de IA basadas en redes
neuronales
NEURAL
BOOT
QUAKE II
OpenGL
Multiplataforma
Es un programa informático
que realiza funciones muy
diversas
imitando
el
comportamiento humano.
GNU LGPL
Multiplataforma
Escrito en torno a un núcleo
de simulación en que las
funciones de activación por
escrito de los usuarios, los
procedimientos
de
aprendizaje y las funciones
de salida se pueden añadir
SNNS
–
15. SOFTWARE
TIPO LICENCIA
PLATAFORMA EN
QUE POPERA
PANTALLAZOS
FUNCIONES
PARA LA IMPLEMENTACION DE AGENTES INTELIGENTES Y SISTEMAS EXPERTOS
JADE
GNU
Multiplataforma
Facilita el desarrollo de
sistemas multiagente bajo
el estándar FIPA
EXPERT SYSTEM
CREATOR
Comercial
Multiplataforma
Ayuda
a
construir
sistemas expertos de las
formas:
Marcos
de
decisión,
árbol
de
decisión y tabla de
decisión
EXSYS
MULTILOGIC
DE
Permite
resolver
problemas administrativos
que ayudan a mejorar la
productividad asesorando
en la toma de decisiones
16. A tientas
Una ruta
Heuristicos
Búsqueda
Profundidad primero
Amplitud primero
Ascenso de colina
Búsqueda en haz
Primero el mejor
Ruta optima
Museo británico
Ramificación y cota
Programación dinámica
A*
Juegos
Minimax
Poda Alfa-beta
Continuación heurística
Profundidad progresiva
17. Para llevar a cabo una búsqueda en profundidad,
Inserte en una pila el elemento raíz (nodo de partida)
Hasta que el elemento tope sea el nodo meta, o se
vacié la pila
Si nodo tope tiene hijos, insertar el hijo siguiente aun no
visitado, según ordenamiento.
Si no, entonces eliminar nodo tope.
Si el nodo meta se alcanza, mencione éxito, de lo
contrario, notifique el fracaso.
19. Para llevar a cabo una búsqueda en amplitud,
Inserte
Hasta
en una cola el elemento raíz (nodo de partida)
que el elemento frontal sea el nodo meta, o se
vacié la cola
Si
nodo frontal tiene hijos, insertar todos sus hijos al final
de la cola.
Eliminar
Si
nodo frontal.
el nodo meta se alcanza, mencione éxito, de lo
contrario, notifique el fracaso.
21.
La búsqueda se puede mejorar si existe una forma de
ordenar
las
posibilidades
de
modo
que
las
prometedoras se exploren primero.
Mayor conocimiento, menor tiempo de búsqueda
Tres métodos muy conocidos:
Ascenso
de colina (-> profundidad primero),
Búsqueda
Primero
en Haz (-> anchura primero),
el mejor
más
22.
Mediciones de calidad convierten la búsqueda en profundidad
en ascenso de colina.
Se ordenan las posibilidades (estados hijo) usando una
medición heurística de la distancia que queda por recorrer.
Distancia
en línea recta al estado objetivo.
Mejor medición, mejor el ascenso de colina
24. En problemas orientados a ajuste de parámetros:
Problema de la falta de colina
Se
encuentra un punto optimo, pero se trata de un
máximo local.
Problema
de la meseta
La
operación de mejoramiento local fracasa por completo.
Todas las pruebas de paso normal dejan intacta la medición
de calidad.
Problema
Es
del borde
como estar en el filo de una navaja, solamente puede
salirse del problema si se tiene un número muy grande de
direcciones para orientar los pasos.
25.
Parecida a la búsqueda en amplitud en cuanto a que
avanza de nivel en nivel.
Sólo se mueve hacia abajo a través de los w mejores
nodos de cada nivel.
Extiende
varias trayectorias parciales y elimina el
resto.
El número de nodos se mantiene manejable aún cuando
la ramificación sea alta y la búsqueda sea profunda.
27.
Extiende la mejor trayectoria parcial en cada punto.
Considera
todos los nodos abiertos hasta el momento.
Ascenso de colina inspecciona la que parece la mejor
trayectoria hasta el final; la búsqueda primero el mejor
analiza varias trayectorias a la vez, siempre siguiendo la
mejor trayectoria parcial conocida al momento.
Generalmente la búsqueda primero el mejor encuentra
trayectorias más cortas a los estados meta.
29.
Primero en profundidad es bueno cuando se sabe – con
seguridad – que el árbol no es muy profundo.
Primero en anchura, cuando el factor de ramificación no
es muy grande.
Los métodos heurísticos son adecuados cuando existe
una medida natural de la distancia entre cada estado y el
estado meta.
30. Estos métodos consideran, a diferencia de los
anteriores, el peso de las ramas.
Su objetivo no es únicamente encontrar una ruta, sino
encontrar la mejor (típicamente la más corta).
Entre ellos se encuentran:
El
procedimiento del museo británico
Ramificación
El
y cota
algoritmo A*
31. ¿qué hacer para asegurar encontrar la ruta óptima?
Procedimiento de museo británico:
Primero
encontrar todas las rutas al objetivo
Después
seleccionar la mejor
Puede usarse búsqueda en anchura o en profundidad
como estrategia de exploración.
Terminar
hasta recorrer el árbol completamente.
¿qué inconveniente le encuentran?
33.
No tiene problemas con árboles (muy) pequeños.
En la mayoría de los casos no es aplicable.
Por
explosión exponencial
Si tenemos un árbol (mediano) con niveles d = 10, y un
factor de ramificación b = 10.
Los
estados visitados son bd.
1010 =
10 billones de estados
34.
Menos sacrificado para encontrar la ruta óptima.
Idea básica es expandir en cada ocasión la ruta parcial
con el menor costo hasta el momento.
Es
decir, todos los nodos abiertos hasta el momento
entran en consideración.
Similar a método “primero el mejor”, pero al revés.
En
lugar de seguir el trayecto que aparentemente tiene
la menor distancia hacia el objetivo, se sigue aquel que
hasta el momento es el más corto.
35. Formar una cola de trayectos parciales. Inicialmente sólo
tiene el elemento raíz.
Hasta que la cola se vacié o se alcance el nodo objetivo,
determinar si el primer elemento alcanza el nodo objetivo.
Si alcanza el objetivo, salir.
Si no, entonces;
Borrar
el nodo de la cola
Agregar sus hijos a la cola
Ordenar los nodos por costo acumulado
Si el nodo objetivo fue encontrado mencionar éxito, de lo
contrario anunciar falla.
37. 5
3
b
b
1
1
s
s
2
a
3
g
2
a
3
g
¿cuál es la respuesta del método?
¿cómo podemos asegurar encontrar la ruta óptima?
¿cuándo debemos terminar el algoritmo?
Cuando
todas las rutas parciales tengan igual o mayor
peso que la trayectoria encontrada
39. Usar una estimación de la distancia restante a la meta
puede mejorar considerablemente el método.
Si es buena estimación, entonces ella mas distancia
recorrida debe ser un buen cálculo de la longitud total de la
trayectoria:
e(long
trayectoria) = d(ya recorrida) + e(dist. restante)
Si las conjeturas fueran correctas este método se
mantendría todo el tiempo en la ruta optima.
Mejor
estimación, mejor la búsqueda
40. Las estimaciones no son perfectas; esto puede traer serios
problemas al método.
¿Qué sucederá con sobreestimaciones de la distancia
restante?
Desvío
permanente de la trayectoria óptima
No
existiría la certeza, hasta recorrer el árbol completo,
que la ruta encontrada es la optima.
El método funciona adecuadamente con subestimaciones
de la distancia restante.
42. Ramificación y cota puede mejorarse eliminando las
trayectorias redundantes.
Se relaciona con el principio de programación dinámica.
El
mejor camino del punto de inicio a la meta, a través
de un lugar intermedio específico, es el mejor camino
hacia éste desde el lugar de inicio, seguido por el mejor
camino desde éste a la meta.
No
hay necesidad de buscar por otras trayectorias
hacia o desde el punto intermedio.
44. Es una búsqueda de ramificación y cota con:
Estimación
Eliminación
de distancia restante
de trayectorias redundantes
Si la estimación de la distancia restante es un limite
inferior de la distancia real, entonces A* produce
soluciones optimas.