Este documento define la inteligencia artificial como el estudio de cómo dotar a las máquinas de la capacidad de realizar tareas complejas que actualmente son mejor realizadas por humanos. Explica que la IA se clasifica en ciencia del conocimiento humano y ciencia de lo artificial, y que utiliza técnicas como la programación heurística, redes neuronales artificiales y la evolución artificial. Finalmente, resume los componentes clave de un sistema de IA como los procesos de búsqueda y el uso del conocimiento.
La Inteligencia Artificial surge a partir de algunos trabajos publicados en la década de 1940, los cuales no tuvieron gran repercusión, pero a partir del influyente trabajo en 1950 de Alan Turing, matemático británico, se abre una nueva disciplina de las ciencias de la información.
La Inteligencia Artificial surge a partir de algunos trabajos publicados en la década de 1940, los cuales no tuvieron gran repercusión, pero a partir del influyente trabajo en 1950 de Alan Turing, matemático británico, se abre una nueva disciplina de las ciencias de la información.
Apresentação sobre os conceitos e exemplos de aplicação de sistemas de Realidade Aumentada para o curso de pós-graduação de Gestão da Comunicação em Mídias Digitais (SENAC).
- Trabalho da disciplina Gerenciamento de Marcas (branding) englobando todos os elementos do branding e suas etapas de identificação e construção, além da criação de uma nova categoria para a BMW.
- Estudo sobre a marca BMW.
Instituição: ESPM-RJ (curso de administração de empresas com ênfase em marketing e negócios).
Período: 2009 - 5º período
Big Data Analytics e Cases de Eleições e Copa do MundoHekima
Uma das palestras realizadas pelo co-founder da Hekima, empresa especializada em Big Data Analytics.
Conheça mais:
www.hekima.com
www.bigdatabusiness.com.br
Trabalho da disciplina de "Estratégia Empresarial", do curso de MBA em Arquitetura de Soluções da FIAP, ministrada pelo professor Marcos Antonio Gaspar.
Desenvolvido por Eduardo Vieira, Felipe Aloia, Augusto Ribeiro, Rodrigo Kitamura e Thiago Bottoni.
Social Photo Brand Clustering Analysis - IIeX North America 2015Mary Tarczynski
We learned last year how Ditto Labs, the leading visual search company, reads photos on Twitter, Tumblr, and Instagram to discover authentic consumer insights and to find influencers. The math wizards at Ditto are now calculating how product adoption tends to cascade across social networks. For example do liquor brands tend to cluster among people connected online while car brands are less socially influenced? With social photo insights marketers can predict which people are most likely to purchase a product based on what is revealed in their friends' photos! Data scientists call this flocking behavior homophily. Understanding these network effects will forever change how marketers identify influencers and the fastest, most efficient path to purchase.
Machine Learning tem se tornado um tópico importante no cenário de software atual. Muito do que se vê sobre o assunto ainda está altamente relacionado a uma matemática complicada, algo exclusivamente acadêmico ou relacionado ao tema do momento, Big Data. A proposta desta apresentação é tentar mostrar um pouco além da teoria sobre o assunto. Mostrar como parte de toda a carga conceitual por trás de Machine Learning, tem tornado aplicações ligeiramente mais “inteligentes” e como isso pode ser usado em projetos mais tradicionais do mundo empresarial, sem necessidade de ser uma grande startup, que produz alguns milhões de registros de dados por dia. Nesta palestra, será apresentada uma visão geral sobre o assunto, será mostrado alguns algoritmos e exemplos de aplicações. Além de mostrar um pouco pouco do trabalho que está sendo feito no processo de evolução de um sistema de recomendação e da otimização de processos empresariais através das idéias de Process Mining.
São Paulo no Instagram - monitoramos na nossa ferramenta BrandCare fotos no Instagram de quatro famosas regiões da capital paulista. Confira os resultados e entenda o comportamento relacionado a fotos georreferenciadas!
Monitoramento de Midias Sociais - Casper Libero - 07/2015 - parte 02Tarcízio Silva
Disponibilização do material apresentado na primeira parte do curso Monitoramento de Mídias Sociais: Inteligência de Mercado, em 23/07/15, na Casper Líbero.
2. Que es la inteligencia artificial?
pueden ser resueltos
Estudia como lograr que adecuadamente ni por los
las maquinas realicen seres humanos ni por las
tareas que, por el máquinas.
momento, son realizadas
mejor por los seres
humanos. La definición es
efímera porque hace
referencia al estado actual
de la informática. No incluye
áreas que potencialmente
tienen un gran impacto tales
como aquellos
problemas que no
3. DESCRIPCION
El término “inteligencia inteligencia
artificial” se ha popularizado
para designar a una
disciplina incluida entre las
ciencias de la computación.
Tiene que ver con el
esfuerzo que decenas de
científicos de distintos
países, especialmente de
los Estados Unidos y de
Europa Occidental, han
venido realizando durante
los últimos treinta años para
dotar a las computadoras de
4. CLASIFICACION
La Inteligencia Artificial humano, generalmente
como ciencia de lo natural organizado en varios niveles
o análisis: El procedimiento (estático, dinámico y
teórico busca una estratégico) para poder
explicación de esa usarlo en predicción. Esta
correlación en términos de técnica se basa en
un conjunto de leyes experimentos para
generales de un nivel conseguir una teoría del
superior que permiten conocimiento computable
predecir lo que ocurriría en con capacidad predictiva
otros casos no observados. (como una ley física
Realmente lo que hace es
buscar un modelo del
conocimiento
5. Inteligencia Artificial como ciencia de lo artificial: Aspira
a convertirse en una ingeniería en sentido estricto. Ahora se
parte de un conjunto de especificaciones funcionales y se
busca la síntesis de un sistema (programa más máquina)
que las satisfaga. A su vez en ambas ramas cooperan dos
paradigmas, que constituyen dos formas de analizar un
proceso y dos metodologías de síntesis de una
solución: Computación simbólica – Computación
conexionista En inteligencia artificial trabajamos con
información y conocimiento, y ambos son pura
forma, totalmente independiente del sistema físico que las
soporta. Las tareas que aborda la inteligencia artificial de
síntesis son tareas de alto nivel, y pueden clasificarse en
tres grandes grupos ordenados en grado de dificultad
creciente
6. FUNCIONES BÁSICAS Y GENUINAS DEL
COMPORTAMIENTO HUMANO.
Realmente es lo que hacemos a todas horas sin darnos
cuenta: ver, oír, caminar, pensar , hablar, etc. Por su
importancia se le va a dedicar el siguiente apartado.
7. Hablar de la inteligencia artificial en ese sentido supone
querer comprender y duplicar las funciones del
comportamiento humano. Algunas de sus características
son:
Su simplicidad en el ser humano.
Lo complejo que son a la hora de sintetizarlos.
El uso masivo de conocimientos y el hecho que las técnicas
son insuficientes para modelar estas tareas (hace falta un
lenguaje de representación con la capacidad y robustez del
lenguaje natural).
El estilo peculiar de computación que usa el ser vivo.
El reconocimiento de que todo conocer depende de la
estructura que conoce.
La hipótesis fuerte de la inteligencia artificial es que también
es posible hacer computacional este conocimiento propio de
lo vivo.
8. Programación Heurística.- Está basado en el modelo de
comportamiento humano y su estilo para resolver problemas
complejos. Existen diversos tipos de programas que incluyen
algoritmos heurísticos. Varios de ellos son capaces de aprender
de su experiencia.
Redes Neuronales Artificiales.- Es una representación
abstraída del modelo neuronal del cerebro humano. Las
redes están formadas por un gran número de elementos
simples y por sus interconexiones. Una red neuronal artificial
puede ser simulada o ser real. Al elemento procesador de la
red, se lo denomina neurona artificial.
Evolución Artificial.- Su modelo está basado en
el proceso genético de evolución
natural, propuesto por Charles Darwin. Se utilizan
sistemas simulados en computador que
evolucionan mediante operaciones de
reproducción, mutación y cruce (Algoritmos
Genéticos). Cada paradigma comprende una
colección de métodos, configuraciones y técnicas
desarrolladas para manipular el conocimiento. En
general, una técnica de IA está caracterizada por
incluir los siguientes componentes:
9. Procesos de Búsqueda.- Proporciona una forma de resolver problemas
para los cuales no hay un método más directo, así como también se
constituye en un marco de trabajo dentro del cual cualquier técnica directa
puede ser incorporada.
Uso del Conocimiento.- Proporciona una forma de resolver problemas
explotando las estructuras de los objetos involucrados.
Abstracción.- Proporciona una forma de separar rasgos importantes y
variaciones, de los tantos que no tienen importancia.
10. Para usar la IA se requiere una
comprensión básica de la forma en
que se puede representar el
conocimiento y de los métodos que
pueden utilizar o manipular ese
conocimiento.