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TRABAJO PRESENTADO POR
 Omar Daniel Tafur
 ECCI
 Habilidades Comunicativas
 0v16t
QUE ES LA INTELIGENCIA
               ARTIFICIAL
 La inteligencia artificial es considerada una rama de la computación
  y relaciona un fenómeno natural con una analogía artificial a través
    de programas de computador. La inteligencia artificial puede ser
       tomada como ciencia si se enfoca hacia la elaboración de
  programas basados en comparaciones con la eficiencia del hombre,
  contribuyendo a un mayor entendimiento del conocimiento humano.
 Si por otro lado es tomada como ingeniería, basada en una relación
       deseable de entrada-salida para sintetizar un programa de
    computador. "El resultado es un programa de alta eficiencia que
    funciona como una poderosa herramienta para quien la utiliza.“
 Básicamente , la inteligencia artificial tiene que ver
  con los inventos y los diseños creados por el
  hombre atravez de la historia principalmente en
  programar diferentes tipos de computadores, robots
  y programas que ayuden a generar conocimiento en
  el hombre
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
 Si por otro lado es tomada como ingeniería, basada en una relación
  deseable de entrada-salida para sintetizar un programa de
  computador. "El resultado es un programa de alta eficiencia que
  funciona como una poderosa herramienta para quien la utiliza.
IDEA PRINCIPAL
 La de idea construir una máquina que pueda ejecutar tareas
  percibidas como requerimientos de inteligencia humana es un
  atractivo. Las tareas que han sido estudiadas desde este
  punto de vista incluyen juegos, traducción de idiomas,
  comprensión de idiomas, diagnóstico de fallas, robótica,
  suministro de asesoría experta en diversos temas.
  Es así como los sistemas de administración de base de datos
  cada vez más sofisticados, la estructura de datos y el
  desarrollo de algoritmos de inserción, borrado y locación de
  datos, así como el intento de crear máquinas capaces de
  realizar tareas que son pensadas como típicas del ámbito de
  la inteligencia humana, acuñaron el término Inteligencia
  Artificial en 1956.
CARACTERISTICAS DE LA
          INTELIGENCIA ARTIFICIAL
 Una característica fundamental que distingue a los métodos de
  Inteligencia Artificial de los métodos numéricos es el uso de símbolos no
  matemáticos, aunque no es suficiente para distinguirlo completamente.
  Otros tipos de programas como los compiladores y sistemas de bases
  de datos, también procesan símbolos y no se considera que usen
  técnicas de Inteligencia Artificial.
 El comportamiento de los programas no es descrito explícitamente por
  el algoritmo. La secuencia de pasos seguidos por el programa es
  influenciado por el problema particular presente. El programa especifica
  cómo encontrar la secuencia de pasos necesarios para resolver un
  problema dado (programa declarativo). En contraste con los programas
  que no son de Inteligencia Artificial, que siguen un algoritmo definido,
  que especifica, explícitamente, cómo encontrar las variables de salida
  para cualquier variable dada de entrada (programa de procedimiento).

CARACTERISTICAS
 Las conclusiones de un programa declarativo no son fijas y son
  determinadas parcialmente por las conclusiones intermedias
  alcanzadas durante las consideraciones al problema específico. Los
  lenguajes orientados al objeto comparten esta propiedad y se han
  caracterizado por su afinidad con la Inteligencia Artificial.
 El razonamiento basado en el conocimiento, implica que estos
  programas incorporan factores y relaciones del mundo real y del
  ámbito del conocimiento en que ellos operan. Al contrario de los
  programas para propósito específico, como los de contabilidad y
  cálculos científicos; los programas de Inteligencia Artificial pueden
  distinguir entre el programa de razonamiento o motor de inferencia y
  base de conocimientos dándole la capacidad de explicar
  discrepancias entre ellas.
DIFERENTES METODOLOGIAS
 La lógica difusa: permite tomar decisiones bajo condiciones
  de incerteza.
 Redes neuronales: esta tecnología es poderosa en ciertas tareas como
  la clasificación y el reconocimiento de patrones. Está basada en el
  concepto de "aprender" por agregación de un gran número de muy
  simples elementos.
 Este modelo considera que una neurona puede ser representada por
  una unidad binaria: a cada instante su estado puede ser activo o
  inactivo. La interacción entre las neuronas se lleva a cabo a través
  de sinapsis. Según el signo, la sinapsis es excitadora o inhibidora.
  El perceptrón está constituido por las entradas provenientes de fuentes
  externas, las conexiones y la salida. En realidad un perceptrón es una
  Red Neuronal lo más simple posible, es aquella donde no existen capas
  ocultas.

DIFERENTES METODOLOGIAS
 Este modelo considera que una neurona puede ser representada por una unidad
  binaria: a cada instante su estado puede ser activo o inactivo. La interacción entre las
  neuronas se lleva a cabo a través de sinapsis. Según el signo, la sinapsis es
  excitadora o inhibidora.
  El perceptrón está constituido por las entradas provenientes de fuentes externas, las
  conexiones y la salida. En realidad un perceptrón es una Red Neuronal lo más simple
  posible, es aquella donde no existen capas ocultas.
 Para cada configuración de los estados de las neuronas de entrada (estímulo) la
  respuesta del perceptrón obedece a la siguiente dinámica: se suman los
  potenciales sinápticos y se comparan con un umbral de activación. Esta suma
  ponderada es también llamada campo. Si el campo es mayor que un umbral, la
  respuesta de la neurona es activa, si no, es inactiva.
  Con una arquitectura tan simple como la del perceptrón no se puede realizar más que
  una clase de funciones "booleanas" muy simples, llamadas linealmente separables.
  Son las funciones en las cuales los estados de entrada con salida positiva pueden ser
  separados de aquellos a salida negativa por un hiperplano. Un hiperplano es el
  conjunto de puntos en el espacio de estados de entrada, que satisfacen una ecuación
  lineal. En dos dimensiones, es una recta, en tres dimensiones un plano, etc.

CONCLUSIONES
 Finalmente, podemos decir que la inteligencia
  artificial consta de principios que llevan al
  hombre a cada dia realizar muchos mas inventos
  con respecto a su imaginacion y es muy
 importante la inteligencia artificial por que sin ella
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Lo que es la inteligencia artificial

  • 1.
  • 2. TRABAJO PRESENTADO POR  Omar Daniel Tafur  ECCI  Habilidades Comunicativas  0v16t
  • 3. QUE ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL  La inteligencia artificial es considerada una rama de la computación y relaciona un fenómeno natural con una analogía artificial a través de programas de computador. La inteligencia artificial puede ser tomada como ciencia si se enfoca hacia la elaboración de programas basados en comparaciones con la eficiencia del hombre, contribuyendo a un mayor entendimiento del conocimiento humano.  Si por otro lado es tomada como ingeniería, basada en una relación deseable de entrada-salida para sintetizar un programa de computador. "El resultado es un programa de alta eficiencia que funciona como una poderosa herramienta para quien la utiliza.“
  • 4.  Básicamente , la inteligencia artificial tiene que ver con los inventos y los diseños creados por el hombre atravez de la historia principalmente en programar diferentes tipos de computadores, robots y programas que ayuden a generar conocimiento en el hombre
  • 5. INTELIGENCIA ARTIFICIAL  Si por otro lado es tomada como ingeniería, basada en una relación deseable de entrada-salida para sintetizar un programa de computador. "El resultado es un programa de alta eficiencia que funciona como una poderosa herramienta para quien la utiliza.
  • 6. IDEA PRINCIPAL  La de idea construir una máquina que pueda ejecutar tareas percibidas como requerimientos de inteligencia humana es un atractivo. Las tareas que han sido estudiadas desde este punto de vista incluyen juegos, traducción de idiomas, comprensión de idiomas, diagnóstico de fallas, robótica, suministro de asesoría experta en diversos temas. Es así como los sistemas de administración de base de datos cada vez más sofisticados, la estructura de datos y el desarrollo de algoritmos de inserción, borrado y locación de datos, así como el intento de crear máquinas capaces de realizar tareas que son pensadas como típicas del ámbito de la inteligencia humana, acuñaron el término Inteligencia Artificial en 1956.
  • 7. CARACTERISTICAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL  Una característica fundamental que distingue a los métodos de Inteligencia Artificial de los métodos numéricos es el uso de símbolos no matemáticos, aunque no es suficiente para distinguirlo completamente. Otros tipos de programas como los compiladores y sistemas de bases de datos, también procesan símbolos y no se considera que usen técnicas de Inteligencia Artificial.  El comportamiento de los programas no es descrito explícitamente por el algoritmo. La secuencia de pasos seguidos por el programa es influenciado por el problema particular presente. El programa especifica cómo encontrar la secuencia de pasos necesarios para resolver un problema dado (programa declarativo). En contraste con los programas que no son de Inteligencia Artificial, que siguen un algoritmo definido, que especifica, explícitamente, cómo encontrar las variables de salida para cualquier variable dada de entrada (programa de procedimiento). 
  • 8. CARACTERISTICAS  Las conclusiones de un programa declarativo no son fijas y son determinadas parcialmente por las conclusiones intermedias alcanzadas durante las consideraciones al problema específico. Los lenguajes orientados al objeto comparten esta propiedad y se han caracterizado por su afinidad con la Inteligencia Artificial.  El razonamiento basado en el conocimiento, implica que estos programas incorporan factores y relaciones del mundo real y del ámbito del conocimiento en que ellos operan. Al contrario de los programas para propósito específico, como los de contabilidad y cálculos científicos; los programas de Inteligencia Artificial pueden distinguir entre el programa de razonamiento o motor de inferencia y base de conocimientos dándole la capacidad de explicar discrepancias entre ellas.
  • 9. DIFERENTES METODOLOGIAS  La lógica difusa: permite tomar decisiones bajo condiciones de incerteza.  Redes neuronales: esta tecnología es poderosa en ciertas tareas como la clasificación y el reconocimiento de patrones. Está basada en el concepto de "aprender" por agregación de un gran número de muy simples elementos.  Este modelo considera que una neurona puede ser representada por una unidad binaria: a cada instante su estado puede ser activo o inactivo. La interacción entre las neuronas se lleva a cabo a través de sinapsis. Según el signo, la sinapsis es excitadora o inhibidora. El perceptrón está constituido por las entradas provenientes de fuentes externas, las conexiones y la salida. En realidad un perceptrón es una Red Neuronal lo más simple posible, es aquella donde no existen capas ocultas. 
  • 10. DIFERENTES METODOLOGIAS  Este modelo considera que una neurona puede ser representada por una unidad binaria: a cada instante su estado puede ser activo o inactivo. La interacción entre las neuronas se lleva a cabo a través de sinapsis. Según el signo, la sinapsis es excitadora o inhibidora. El perceptrón está constituido por las entradas provenientes de fuentes externas, las conexiones y la salida. En realidad un perceptrón es una Red Neuronal lo más simple posible, es aquella donde no existen capas ocultas.  Para cada configuración de los estados de las neuronas de entrada (estímulo) la respuesta del perceptrón obedece a la siguiente dinámica: se suman los potenciales sinápticos y se comparan con un umbral de activación. Esta suma ponderada es también llamada campo. Si el campo es mayor que un umbral, la respuesta de la neurona es activa, si no, es inactiva. Con una arquitectura tan simple como la del perceptrón no se puede realizar más que una clase de funciones "booleanas" muy simples, llamadas linealmente separables. Son las funciones en las cuales los estados de entrada con salida positiva pueden ser separados de aquellos a salida negativa por un hiperplano. Un hiperplano es el conjunto de puntos en el espacio de estados de entrada, que satisfacen una ecuación lineal. En dos dimensiones, es una recta, en tres dimensiones un plano, etc. 
  • 11. CONCLUSIONES  Finalmente, podemos decir que la inteligencia artificial consta de principios que llevan al hombre a cada dia realizar muchos mas inventos con respecto a su imaginacion y es muy importante la inteligencia artificial por que sin ella no podriamos realizar proyectos que tenemos en la vida cotidiana