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 también se han desarrollado sistemas expertos que pueden imitar la capacidad mental humana y hacer diagnósticos médicos con mayor precisión que los humanos.
La inteligencia artificial trata de crear máquinas que puedan pensar simulando la inteligencia humana. Utiliza técnicas como redes neuronales y lógica difusa para resolver problemas mal estructurados con poca información. Las características clave incluyen el uso de símbolos no matemáticos y la habilidad de razonar con conocimiento del mundo real.
El documento habla sobre inteligencia artificial. Explica que la inteligencia artificial combina ciencia de la computación, fisiología y filosofía con el objetivo de crear máquinas que puedan pensar. También describe algunas tareas como juegos y traducción que han sido estudiadas desde esta perspectiva. Además, explica brevemente diferentes metodologías de inteligencia artificial como redes neuronales.
La inteligencia artificial es una combinación de ciencias que busca crear máquinas que puedan pensar. Algunas tareas estudiadas incluyen juegos, traducción y diagnóstico. Las características clave son el uso de símbolos no matemáticos y la capacidad de adaptarse a problemas nuevos. Existen diferentes metodologías como redes neuronales, que pueden aprender de muchos ejemplos, y sistemas basados en conocimiento, que asocian entradas y salidas.
La inteligencia artificial constituye una rama de la informática que busca desarrollar sistemas capaces de realizar tareas consideradas exclusivas de la inteligencia humana, como el razonamiento. Algunos de los primeros intentos incluyeron el GPS y las redes neuronales, las cuales se basan en el funcionamiento del cerebro. Los sistemas expertos utilizan bancos de conocimiento y motores de inferencia para resolver problemas de un dominio específico. La lógica ambigua también ha sido aplicada para sistemas que operan con valores lingüísticos en lugar
La inteligencia artificial se refiere al desarrollo de programas de computadora que imitan la inteligencia humana. Puede considerarse una ciencia que se enfoca en crear programas basados en comparaciones con la eficiencia humana, o una ingeniería que crea programas de alta eficiencia como herramientas. Algunas tareas estudiadas incluyen juegos, traducción y diagnóstico. La inteligencia artificial usa símbolos no matemáticos y razonamiento basado en conocimiento del mundo real. Existen diferentes metodologías como redes
Este documento presenta una unidad sobre representación del conocimiento y razonamiento en inteligencia artificial. Explica conceptos como sistemas basados en conocimiento, lenguajes para representar conocimiento como mapas conceptuales, redes semánticas y lógica de predicados. También cubre temas como razonamiento con incertidumbre y métodos de demostración.
El conocimiento en Inteligencia Artificialwarrionet
La representacion del conocimiento es la manera de facilitar la inferencia (sacar conclusiones) a partir de dicho conocimiento. Analiza cómo pensar formalmente cómo usar un sistema de símbolos para representar un dominio del discurso, junto con funciones que permitan inferir sobre los objetos.
La inteligencia artificial trata de crear máquinas que puedan pensar simulando la inteligencia humana. Utiliza técnicas como redes neuronales y lógica difusa para resolver problemas mal estructurados con poca información. Las características clave incluyen el uso de símbolos no matemáticos y la habilidad de razonar con conocimiento del mundo real.
El documento habla sobre inteligencia artificial. Explica que la inteligencia artificial combina ciencia de la computación, fisiología y filosofía con el objetivo de crear máquinas que puedan pensar. También describe algunas tareas como juegos y traducción que han sido estudiadas desde esta perspectiva. Además, explica brevemente diferentes metodologías de inteligencia artificial como redes neuronales.
La inteligencia artificial es una combinación de ciencias que busca crear máquinas que puedan pensar. Algunas tareas estudiadas incluyen juegos, traducción y diagnóstico. Las características clave son el uso de símbolos no matemáticos y la capacidad de adaptarse a problemas nuevos. Existen diferentes metodologías como redes neuronales, que pueden aprender de muchos ejemplos, y sistemas basados en conocimiento, que asocian entradas y salidas.
La inteligencia artificial constituye una rama de la informática que busca desarrollar sistemas capaces de realizar tareas consideradas exclusivas de la inteligencia humana, como el razonamiento. Algunos de los primeros intentos incluyeron el GPS y las redes neuronales, las cuales se basan en el funcionamiento del cerebro. Los sistemas expertos utilizan bancos de conocimiento y motores de inferencia para resolver problemas de un dominio específico. La lógica ambigua también ha sido aplicada para sistemas que operan con valores lingüísticos en lugar
La inteligencia artificial se refiere al desarrollo de programas de computadora que imitan la inteligencia humana. Puede considerarse una ciencia que se enfoca en crear programas basados en comparaciones con la eficiencia humana, o una ingeniería que crea programas de alta eficiencia como herramientas. Algunas tareas estudiadas incluyen juegos, traducción y diagnóstico. La inteligencia artificial usa símbolos no matemáticos y razonamiento basado en conocimiento del mundo real. Existen diferentes metodologías como redes
Este documento presenta una unidad sobre representación del conocimiento y razonamiento en inteligencia artificial. Explica conceptos como sistemas basados en conocimiento, lenguajes para representar conocimiento como mapas conceptuales, redes semánticas y lógica de predicados. También cubre temas como razonamiento con incertidumbre y métodos de demostración.
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La representacion del conocimiento es la manera de facilitar la inferencia (sacar conclusiones) a partir de dicho conocimiento. Analiza cómo pensar formalmente cómo usar un sistema de símbolos para representar un dominio del discurso, junto con funciones que permitan inferir sobre los objetos.
Este documento presenta el plan de estudios de un curso sobre estructuras de datos y algoritmos. El curso enseña sobre tipos abstractos de datos, diseño de programas modulares, implementación en C/C++, algoritmos de búsqueda y ordenación, y análisis de algoritmos. Los temas incluyen recursión, punteros, listas enlazadas, árboles binarios de búsqueda y más.
Este documento trata sobre inteligencia artificial. Explica que la inteligencia artificial consiste en crear teorías y modelos que muestren la organización y funcionamiento de la inteligencia. También define un agente inteligente y describe los orígenes de la inteligencia artificial en las décadas de 1940 y 1960.
El documento describe diferentes tipos de conocimiento en Inteligencia Artificial, incluyendo conocimiento declarativo, procedimental y heurístico. También discute la representación del conocimiento y diferentes esquemas para representar conocimiento, como lógica de predicados y proposicional.
La inteligencia artificial se refiere a la construcción de programas que simulan la inteligencia humana y resuelven problemas de manera racional. Estos programas se basan en símbolos no matemáticos y conocimiento del mundo real para tomar decisiones influenciadas por cada problema en particular, en lugar de seguir algoritmos predefinidos. La inteligencia artificial intenta emular diferentes tipos de razonamiento humano como el conocimiento asociativo adquirido a través de la observación.
Este documento describe la representación del conocimiento en inteligencia artificial. Explica que la representación del conocimiento es un área que busca representar el conocimiento de una manera que facilite la inferencia. También cubre las características de una buena representación del conocimiento como cobertura, comprensibilidad, consistencia y eficiencia. Por último, discute los diferentes tipos de conocimiento como declarativo, heredable e inferible y el conocimiento procedimental.
El documento describe las redes neuronales artificiales, que son sistemas inspirados en el cerebro humano y capaces de aprender. Explica que las redes neuronales consisten en unidades interconectadas que pueden reconocer patrones y mejorar con el aprendizaje. También describe algunas aplicaciones comerciales de las redes neuronales, como la predicción financiera y el reconocimiento de imágenes.
Este documento define la inteligencia artificial como la rama de las ciencias de la computación dedicada al desarrollo de agentes racionales no vivos. Explica que la IA se encarga de construir procesos que producen acciones maximizando el rendimiento basándose en las entradas percibidas y el conocimiento almacenado. Describe cinco tipos principales de procesos de IA y características como el uso de símbolos no matemáticos y el razonamiento basado en el conocimiento.
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.
Este documento compara y contrasta las bases de datos y las bases de conocimiento. Explica que las bases de datos almacenan grandes cantidades de datos de forma organizada, mientras que las bases de conocimiento almacenan información con un alto nivel de abstracción en forma de hechos y reglas que permiten extraer conocimiento implícito. También indica que las bases de conocimiento pueden analizar y explicar sus respuestas, a diferencia de las bases de datos que solo afirman o niegan los datos.
Este documento presenta diferentes técnicas para representar el conocimiento, incluyendo marcos, reglas, etiquetado y redes semánticas. Describe características clave de una buena representación del conocimiento como cobertura, comprensión humana, consistencia y eficiencia. Además, distingue entre conocimiento procedimental y declarativo, e introduce conceptos como conocimiento relacional, heredable e inferible.
Este documento resume los conceptos clave de la inteligencia artificial, dividiéndola en dos escuelas de pensamiento: la inteligencia artificial convencional, basada en el análisis formal del comportamiento humano, y la inteligencia artificial computacional, que implica aprendizaje interactivo basado en datos empíricos. También discute cómo la IA relaciona fenómenos naturales con analogías artificiales a través de programas de computadora.
Inteligencia artificial en la medicinaJuanpshinkei
Este documento describe las aplicaciones de la inteligencia artificial, en particular las redes neuronales, en el campo de la medicina. Explica cómo las redes neuronales se pueden usar para el diagnóstico médico, la simulación de funciones cerebrales y corporales, el procesamiento de señales bioeléctricas y la predicción médica basada en datos históricos. También compara las ventajas de las redes neuronales frente a los sistemas computacionales convencionales, como su capacidad de autoaprendizaje y adaptación.
Ingenieria del conocimiento y sus aplicacionesPilar Rmz
La lógica se utiliza para representar el conocimiento mediante el uso de expresiones lógicas y se centra más en la estructura que en el significado de las frases. Los sistemas de apoyo a la decisión usan diversas herramientas para ayudar a los grupos a resolver problemas de forma colaborativa. La interacción hombre-máquina inteligente mejora las capacidades humanas mediante el uso de máquinas para tareas rutinarias. La gestión del conocimiento, la representación del conocimiento, las ontologías y la web semántica,
La inteligencia artificial puede considerarse 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 útiles. A través de la IA se han desarrollado sistemas expertos que pueden imitar la capacidad mental humana y hacer juicios sobre problemas más rápido que las personas. La IA incluye ramas como razonamiento basado en casos, sistemas expertos y
El documento describe diferentes formas de representar el conocimiento, incluyendo marcos, reglas, redes semánticas y esquemas basados en lógica. También discute los tipos de conocimiento como declarativo, procedimental y heurístico.
Este documento describe diferentes tipos de conocimiento en inteligencia artificial, incluyendo conocimiento declarativo (que puede representarse con modelos lógicos y relacionales), conocimiento procedimental (sobre cómo realizar tareas), y conocimiento heurístico. También discute la representación del conocimiento, la diferencia entre información y conocimiento, y los esquemas y lógicas usados para representar conocimiento.
El documento describe los conceptos básicos de las redes neuronales, incluyendo las neuronas artificiales, las conexiones entre neuronas y las reglas de aprendizaje. Explica que existen diferentes tipos de redes neuronales como las redes neuronales de tipo biológico, las redes neuronales para aplicaciones concretas, y las clasifica según el tipo de aprendizaje utilizado como aprendizaje supervisado, no supervisado y híbrido. Finalmente, discute los desarrollos actuales y campos de aplicación de las redes neuronales.
El documento describe cómo la sociedad del conocimiento ha evolucionado del capitalismo basado en el dinero al capitalismo basado en el conocimiento debido a la tecnología y las redes sociales. Ya no se valora a las personas por sus títulos o educación, sino por su capacidad de compartir ideas e inteligencia colectiva a través de plataformas en línea. El conocimiento se ha vuelto un valor invisible pero poderoso que puede usarse para crear empresas exitosas.
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.
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.
We’re all trying to find that idea or spark that will turn a good project into a great project. Creativity plays a huge role in the outcome of our work. Harnessing the power of collaboration and open source, we can make great strides towards excellence. Not just for designers, this talk can be applicable to many different roles – even development. In this talk, Seasoned Creative Director Sara Cannon is going to share some secrets about creative methodology, collaboration, and the strong role that open source can play in our work.
The impact of innovation on travel and tourism industries (World Travel Marke...Brian Solis
From the impact of Pokemon Go on Silicon Valley to artificial intelligence, futurist Brian Solis talks to Mathew Parsons of World Travel Market about the future of travel, tourism and hospitality.
Este documento presenta el plan de estudios de un curso sobre estructuras de datos y algoritmos. El curso enseña sobre tipos abstractos de datos, diseño de programas modulares, implementación en C/C++, algoritmos de búsqueda y ordenación, y análisis de algoritmos. Los temas incluyen recursión, punteros, listas enlazadas, árboles binarios de búsqueda y más.
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La inteligencia artificial se refiere a la construcción de programas que simulan la inteligencia humana y resuelven problemas de manera racional. Estos programas se basan en símbolos no matemáticos y conocimiento del mundo real para tomar decisiones influenciadas por cada problema en particular, en lugar de seguir algoritmos predefinidos. La inteligencia artificial intenta emular diferentes tipos de razonamiento humano como el conocimiento asociativo adquirido a través de la observación.
Este documento describe la representación del conocimiento en inteligencia artificial. Explica que la representación del conocimiento es un área que busca representar el conocimiento de una manera que facilite la inferencia. También cubre las características de una buena representación del conocimiento como cobertura, comprensibilidad, consistencia y eficiencia. Por último, discute los diferentes tipos de conocimiento como declarativo, heredable e inferible y el conocimiento procedimental.
El documento describe las redes neuronales artificiales, que son sistemas inspirados en el cerebro humano y capaces de aprender. Explica que las redes neuronales consisten en unidades interconectadas que pueden reconocer patrones y mejorar con el aprendizaje. También describe algunas aplicaciones comerciales de las redes neuronales, como la predicción financiera y el reconocimiento de imágenes.
Este documento define la inteligencia artificial como la rama de las ciencias de la computación dedicada al desarrollo de agentes racionales no vivos. Explica que la IA se encarga de construir procesos que producen acciones maximizando el rendimiento basándose en las entradas percibidas y el conocimiento almacenado. Describe cinco tipos principales de procesos de IA y características como el uso de símbolos no matemáticos y el razonamiento basado en el conocimiento.
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.
Este documento compara y contrasta las bases de datos y las bases de conocimiento. Explica que las bases de datos almacenan grandes cantidades de datos de forma organizada, mientras que las bases de conocimiento almacenan información con un alto nivel de abstracción en forma de hechos y reglas que permiten extraer conocimiento implícito. También indica que las bases de conocimiento pueden analizar y explicar sus respuestas, a diferencia de las bases de datos que solo afirman o niegan los datos.
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Este documento resume los conceptos clave de la inteligencia artificial, dividiéndola en dos escuelas de pensamiento: la inteligencia artificial convencional, basada en el análisis formal del comportamiento humano, y la inteligencia artificial computacional, que implica aprendizaje interactivo basado en datos empíricos. También discute cómo la IA relaciona fenómenos naturales con analogías artificiales a través de programas de computadora.
Inteligencia artificial en la medicinaJuanpshinkei
Este documento describe las aplicaciones de la inteligencia artificial, en particular las redes neuronales, en el campo de la medicina. Explica cómo las redes neuronales se pueden usar para el diagnóstico médico, la simulación de funciones cerebrales y corporales, el procesamiento de señales bioeléctricas y la predicción médica basada en datos históricos. También compara las ventajas de las redes neuronales frente a los sistemas computacionales convencionales, como su capacidad de autoaprendizaje y adaptación.
Ingenieria del conocimiento y sus aplicacionesPilar Rmz
La lógica se utiliza para representar el conocimiento mediante el uso de expresiones lógicas y se centra más en la estructura que en el significado de las frases. Los sistemas de apoyo a la decisión usan diversas herramientas para ayudar a los grupos a resolver problemas de forma colaborativa. La interacción hombre-máquina inteligente mejora las capacidades humanas mediante el uso de máquinas para tareas rutinarias. La gestión del conocimiento, la representación del conocimiento, las ontologías y la web semántica,
La inteligencia artificial puede considerarse 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 útiles. A través de la IA se han desarrollado sistemas expertos que pueden imitar la capacidad mental humana y hacer juicios sobre problemas más rápido que las personas. La IA incluye ramas como razonamiento basado en casos, sistemas expertos y
El documento describe diferentes formas de representar el conocimiento, incluyendo marcos, reglas, redes semánticas y esquemas basados en lógica. También discute los tipos de conocimiento como declarativo, procedimental y heurístico.
Este documento describe diferentes tipos de conocimiento en inteligencia artificial, incluyendo conocimiento declarativo (que puede representarse con modelos lógicos y relacionales), conocimiento procedimental (sobre cómo realizar tareas), y conocimiento heurístico. También discute la representación del conocimiento, la diferencia entre información y conocimiento, y los esquemas y lógicas usados para representar conocimiento.
El documento describe los conceptos básicos de las redes neuronales, incluyendo las neuronas artificiales, las conexiones entre neuronas y las reglas de aprendizaje. Explica que existen diferentes tipos de redes neuronales como las redes neuronales de tipo biológico, las redes neuronales para aplicaciones concretas, y las clasifica según el tipo de aprendizaje utilizado como aprendizaje supervisado, no supervisado y híbrido. Finalmente, discute los desarrollos actuales y campos de aplicación de las redes neuronales.
El documento describe cómo la sociedad del conocimiento ha evolucionado del capitalismo basado en el dinero al capitalismo basado en el conocimiento debido a la tecnología y las redes sociales. Ya no se valora a las personas por sus títulos o educación, sino por su capacidad de compartir ideas e inteligencia colectiva a través de plataformas en línea. El conocimiento se ha vuelto un valor invisible pero poderoso que puede usarse para crear empresas exitosas.
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.
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Reuters: Pictures of the Year 2016 (Part 2)maditabalnco
This document contains 20 photos from news events around the world between January and November 2016. The photos show international events like the US presidential election, the conflict in Ukraine, the migrant crisis in Europe, the Rio Olympics, and more. They also depict human interest stories and natural phenomena from various countries.
The Six Highest Performing B2B Blog Post FormatsBarry Feldman
If your B2B blogging goals include earning social media shares and backlinks to boost your search rankings, this infographic lists the size best approaches.
1) The document discusses the opportunity for technology to improve organizational efficiency and transition economies into a "smart and clean world."
2) It argues that aggregate efficiency has stalled at around 22% for 30 years due to limitations of the Second Industrial Revolution, but that digitizing transport, energy, and communication through technologies like blockchain can help manage resources and increase efficiency.
3) Technologies like precision agriculture, cloud computing, robotics, and autonomous vehicles may allow for "dematerialization" and do more with fewer physical resources through effects like reduced waste and need for transportation/logistics infrastructure.
La inteligencia artificial trata de crear máquinas que puedan pensar y realizar tareas complejas como juegos, traducción y diagnóstico. Utiliza métodos como redes neuronales y lógica difusa para razonar con conocimiento y tomar decisiones bajo incertidumbre. Algunas características clave son el uso de símbolos no matemáticos, comportamiento influenciado por el problema específico y habilidad para lidiar con datos desorganizados.
La inteligencia artificial trata de simular la inteligencia humana mediante programas de computadora. Combina campos como la ciencia de la computación, la filosofía y la fisiología. Un objetivo es construir máquinas que puedan realizar tareas como juegos, traducción y diagnóstico, que requieren inteligencia humana. La inteligencia artificial usa símbolos no matemáticos y razonamiento basado en conocimiento para resolver problemas complejos y mal estructurados.
El documento trata sobre la inteligencia artificial. Explica que la inteligencia artificial es una rama de la computación que intenta crear programas que imiten la capacidad mental humana. Describe algunas ventajas como permitir la exploración de lugares peligrosos y reducir tiempos en tareas. También menciona desventajas como la ética y costos de desarrollo. Explica que la inteligencia artificial incluye campos como robótica y sistemas expertos que buscan crear máquinas inteligentes.
La inteligencia artificial se refiere al desarrollo de programas de computadora que imitan la inteligencia humana. Puede considerarse una ciencia que se enfoca en crear programas basados en comparaciones con la eficiencia humana, o una ingeniería que crea programas de alta eficiencia como herramientas. Algunas tareas estudiadas incluyen juegos, traducción y diagnóstico. La inteligencia artificial usa símbolos no matemáticos y razonamiento basado en conocimiento del mundo real. Existen diferentes metodologías como redes
El documento presenta información sobre inteligencia artificial. Define inteligencia artificial como la creación de sistemas artificiales capaces de comportamientos inteligentes. Describe los primeros avances en visión artificial y robótica en la década de 1960. También discute las características de la inteligencia artificial, incluido el uso de símbolos no matemáticos y el razonamiento basado en el conocimiento.
La inteligencia artificial (IA) se dedica al desarrollo de agentes racionales no vivos capaces de percibir su entorno, procesar percepciones y actuar. La IA construye procesos que producen acciones maximizando el rendimiento basándose en entradas percibidas y conocimiento almacenado. Existen distintos tipos de conocimiento, procesos y agentes inteligentes como redes neuronales, razonamiento lógico y ejecución de respuestas.
El documento describe las diferentes ramas de la inteligencia artificial, incluyendo redes de Petri, sistemas expertos, lógica borrosa, procesamiento de lenguaje natural, robótica, reconocimiento de habla, visión por computadora, aprendizaje automático, redes neuronales, lógica difusa, realidad virtual, agentes, computación evolutiva y algoritmos genéticos. Cada rama representa una metodología diferente para resolver problemas aplicando principios de inteligencia a sistemas.
El documento proporciona una introducción a la inteligencia artificial, describiendo cómo se relaciona con las ramas de la computación y la psicología. Explica que la IA intenta imitar la capacidad mental humana a través de programas de computadora, y que ha llevado al desarrollo de sistemas expertos que pueden hacer juicios sobre problemas con mayor rapidez que los humanos. También resume varias ramas y aplicaciones clave de la inteligencia artificial, como los sistemas expertos, la realidad virtual y el aprendizaje automático.
El documento proporciona una introducción a la inteligencia artificial, describiendo cómo se relaciona con las ramas de la computación y la psicología. Explica que la IA intenta imitar la capacidad mental humana a través de programas de computadora, y que ha llevado al desarrollo de sistemas expertos que pueden hacer juicios sobre problemas con mayor rapidez que los humanos. También resume varias ramas y aplicaciones clave de la inteligencia artificial, como los sistemas expertos, la realidad virtual y el aprendizaje automático.
La inteligencia artificial se refiere a la creación de sistemas inteligentes no naturales como programas de computadora. John McCarthy acuñó el término en 1956 y lo definió como la ciencia y la ingeniería de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de computadora inteligentes. La inteligencia artificial se ocupa de construir procesos que producen acciones o resultados que maximizan el rendimiento en función de las entradas percibidas y el conocimiento almacenado. Existen diferentes tipos de conocimiento, procesos y aplicaciones de la inteligencia
Un sistema experto es una aplicación informática capaz de resolver problemas que requieren un gran conocimiento sobre un tema específico, imitando el razonamiento de un experto humano. Está compuesto por una base de conocimientos, una base de hechos, un motor de inferencia y una interfaz de usuario. Algunas tareas que realizan los sistemas expertos incluyen monitorización, diseño, planificación, control, simulación e instrucción.
La inteligencia artificial es una rama de la computación que intenta crear máquinas inteligentes mediante el uso de programas de computadora. Se ha aplicado para desarrollar sistemas expertos que pueden imitar la capacidad mental humana y resolver problemas de manera más rápida que las personas. También se ha utilizado en medicina, donde los sistemas de IA han logrado diagnosticar correctamente el 85% de los casos.
Este documento describe la inteligencia artificial como la rama de la informática dedicada al desarrollo de agentes racionales no vivos. Explica que la IA se encarga de construir procesos que producen acciones maximizando el rendimiento basándose en entradas percibidas y conocimiento almacenado. También describe tres niveles de la IA (externo, medio y profundo) y ofrece ejemplos de aplicaciones como robots de charla y redes neuronales artificiales.
La inteligencia artificial constituye una rama de la informática que busca desarrollar sistemas capaces de realizar tareas consideradas exclusivas de la inteligencia humana, como el razonamiento. Algunos de los primeros intentos incluyeron el GPS y las redes neuronales, las cuales se basan en el funcionamiento del cerebro. Los sistemas expertos utilizan bancos de conocimiento y motores de inferencia para resolver problemas de un dominio específico. La lógica ambigua también ha sido aplicada para sistemas que operan con valores lingüísticos en lugar
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.
La inteligencia artificial (IA) estudia cómo crear máquinas inteligentes capaces de percibir su entorno y tomar acciones para lograr objetivos. La IA incluye técnicas como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y la visión computacional. Existen dos enfoques principales: la IA convencional basada en reglas y la IA computacional basada en datos. La historia de la IA comenzó en la década de 1950 y ha experimentado avances en áreas como los sistemas expertos, redes neuronales y juegos.
El documento trata sobre el concepto, historia, aplicaciones y características de la inteligencia artificial. Explica que la inteligencia artificial se refiere a la rama de la computación que crea programas que imitan el razonamiento y comportamiento humanos. Relata que el término fue acuñado en 1956 aunque se había estado trabajando en el tema desde 1951 y que actualmente se aplica en campos como la medicina, finanzas y robótica. Finalmente, destaca que la inteligencia artificial se distingue de otros métodos numéricos por su uso de sí
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.
a) Definicion de la IA
b) Origen de la IA
c) Caracteristicas del comportamiento inteligente humano
d) Elementos del comportamiento inteligente que incorpora la IA
e) Areas de estudio
f) Areas de aplicacion
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.
2. 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."
A través de la inteligencia artificial se han desarrollado los sistemas
expertos que pueden imitar la capacidad mental del hombre y relacionan
reglas de sintaxis del lenguaje hablado y escrito sobre la base de la
experiencia, para luego hacer juicios acerca de un problema, cuya solución
se logra con mejores juicios y más rápidamente que el ser humano. En la
medicina tiene gran utilidad al acertar el 85 % de los casos de diagnóstico.
http://es.wikipedia.org/wiki/Inteligencia_artificial
3. 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).
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.
Aplicabilidad a datos y problemas mal estructurados, sin las técnicas de Inteligencia Artificial los
programas no pueden trabajar con este tipo de problemas. Un ejemplo es la resolución de conflictos en
tareas orientadas a metas como en planificación, o el diagnóstico de tareas en un sistema del mundo
real: con poca información, con una solución cercana y no necesariamente exacta.
4. 1. La lógica difusa: permite tomar decisiones bajo condiciones de incerteza.
2. 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.
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.
Si se quieren realizar funciones más complejas con Redes Neuronales, es necesario intercalar neuronas entre las capas de
entradas y de salida, llamadas neuronas ocultas. Una red multicapas puede ser definida como un conjunto de
perceptrones, ligados entre si por sinapsis y dispuestos en capas siguiendo diversas arquitecturas. Una de las arquitecturas
más comúnmente usada es llamada feedforward: con conexiones de la entrada a las capas ocultas y de éstas hacia la
salida.
El funcionamiento de una Red Neuronal es gobernado por reglas de propagación de actividades y de actualización de los
estados.
5. Los tipos de experiencia que son de interés en los sistemas basados en conocimiento, pueden ser
clasificados en tres categorías: asociativa, motora y teórica.
Los sistemas basados en conocimiento son excelentes para representar conocimiento asociativo. Este
tipo de experiencia refleja la habilidad heurística o el conocimiento que es adquirido mayoritariamente, a
través de la observación. Puede ser que no se comprenda exactamente lo que ocurre al interior de un
sistema (caja negra), pero se pueden asociar entradas o estímulos con salidas o respuestas, para
resolver problemas que han sido previamente conocidos.
La experiencia motora es más física que cognitiva. La habilidad se adquiere fundamentalmente a través
del ejercicio y la práctica física constante. Los sistemas basados en conocimiento no pueden emular
fácilmente este tipo de experiencia, principalmente por la limitada capacidad de la tecnología robótica.
La experiencia teórica y el conocimiento profundo permite que los humanos puedan resolver problemas
que no se han visto antes, es decir, no existe una posibilidad asociativa. El conocimiento teórico y
profundo se adquiere a través de estudio y entrenamiento formal, así como por medio de la resolución
directa de problemas.
Debido a su naturaleza teórica, este conocimiento se puede olvidar fácilmente, a no ser que se use en
forma continua. Al momento, los sistemas convencionales basados en conocimiento tienen muchas
dificultades para duplicar este tipo de experiencia. Sin embargo, los Sistemas de Razonamiento Basado
en Modelos representan un notable intento de encapsular este conocimiento profundo y razonar con él.
6. Redes neuronales: Las investigaciones comienzan a concentrarse
en el cerebro y sus conexiones en lugar de los algoritmos de la
mente.
http://www.youtube.com/watch?v=d4t0WGjuYTs&feature=player_embedded
7. Agentes inteligentes: Se concentran en la inteligencia distribuida en
diferentes agentes (con conocimientos parciales) que al integrarse
logran resolver problemas complejos en lugar de grandes bases de
conocimientos cerradas.
8. Maquinas superinteligentes: Se cifra la esperanza en el hardware, maquinas
cada vez más potentes (ley de Moore), que con el tiempo llegaran a superar
la potencia del cerebro, en lugar de aspirar a descifrar la mente por medio
del software.
9. Algoritmos genéticos: Se aceptan los avances de otras ciencias tales como
la biología, en lugar de en lugar de atrincherarse en modelos
exclusivamente informáticos.
10. Robots reactivos, se desarrollan pequeños robots capaces de interactuar con en el
medio y que vayan aprendiendo de los obstáculos, en lugar de los sistemas basados
en el conocimiento, que están desligado de la realidad y hay que alimentarlos de
forma manual, de ahí que recibieran el mote de sistemas autistas.