Inteligencia artificial
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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.
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Inteligencia artificial
La Inteligencia Artificial trata de conseguir que los ordenadores simulen en cierta manera la inteligencia humana. Se acude a sus técnicas cuando es necesario incorporar en un sistema informático, conocimiento o características propias del ser humano.
Act.14.tc3 90169 9-aspectos-generales_ia
El documento presenta una introducción a la inteligencia artificial. Define la inteligencia artificial como el intento de construir sistemas que exhiban un comportamiento inteligente imitando a los humanos. Describe algunas características clave como el uso de símbolos no matemáticos y el razonamiento basado en el conocimiento. Explica brevemente cuatro enfoques principales y algunas aplicaciones como percepción, lenguaje natural, juegos y tareas de expertos.
Robotica
Este documento trata sobre robótica e inteligencia artificial. Explica que la robótica estudia el diseño y construcción de máquinas capaces de realizar tareas repetitivas o peligrosas para humanos. La inteligencia artificial intenta crear programas que imiten el comportamiento y comprensión humanos para automatizar tareas que requieran inteligencia. Algunas características de la inteligencia artificial son el uso de símbolos no matemáticos y que el comportamiento del programa depende del problema particular en lugar de un algoritmo explícito.
Robotica
El documento habla sobre robótica e inteligencia artificial. Explica que la robótica estudia el diseño y construcción de máquinas capaces de realizar tareas repetitivas o peligrosas para humanos, mientras que la inteligencia artificial intenta crear programas que imiten el comportamiento y comprensión humanos. También describe algunas características de la inteligencia artificial como el uso de símbolos no matemáticos y que sus conclusiones no son fijas sino determinadas por las conclusiones intermedias.
Act.14.tc3 90169 9-paola-gutierrez_aporte3
Este documento presenta una introducción a la inteligencia artificial. Define la inteligencia artificial como el intento de imitar el comportamiento y comprensión humana a través de programas de computadora. Explica algunas características, metodologías, cuatro enfoques principales y aplicaciones de la inteligencia artificial. Finalmente, concluye destacando el impacto de la inteligencia artificial y el papel del software libre en la educación.
Inteligenciaartificial 100127141036 Phpapp01
La inteligencia artificial es una rama de la computación que intenta crear programas que simulen la inteligencia humana. Se originó en 1956 cuando investigadores discutieron la posibilidad de construir máquinas inteligentes, a pesar de que la informática estaba poco desarrollada en ese momento. La inteligencia artificial se caracteriza por usar símbolos no numéricos, tener un comportamiento que depende del problema en lugar de un algoritmo fijo, y razonar utilizando conocimientos almacenados.
Inteligencia artificial, conferencia Lic. Thelma De León
La inteligencia artificial nació en 1943 cuando McCulloch y Pitts propusieron un modelo de neurona que proporcionó una representación simbólica de la actividad cerebral. Más tarde, Wiener elaboró estas ideas dentro del campo de la cibernética, dando origen a la inteligencia artificial en los años 50. La IA se dedica al desarrollo de agentes no vivos que imitan la inteligencia humana mediante el aprendizaje, la solución de problemas y la toma de decisiones. Las redes neuronales, que simulan el funcionamiento del cerebro,
Inteligencia artificial
La inteligencia artificial es una rama de la computación que crea programas que imitan la inteligencia humana. Combina ciencias como la informática, fisiología y filosofía. Tiene aplicaciones como diagnósticos médicos y la creación de máquinas inteligentes. John McCarthy acuñó el término y desarrolló esta área buscando entender y replicar el conocimiento humano.
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Inteligencia artificial
La inteligencia artificial es una combinación de ciencias que busca crear máquinas inteligentes capaces de pensar. Algunas tareas estudiadas incluyen juegos, traducción y diagnóstico. John McCarthy acuñó el término en 1956 para referirse a la ciencia e ingeniería de crear máquinas inteligentes, especialmente programas de computadora inteligentes.
Inteligencia artificial
El documento habla sobre la historia y características de la inteligencia artificial. Explica que John McCarthy acuñó el término en 1956 y lo definió como la ciencia e ingeniería de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de cómputo inteligentes. También describe que la inteligencia artificial combina varios campos como la ciencia del computador, fisiología y filosofía, y que se ha aplicado a tareas como juegos, traducción de idiomas y diagnóstico de fallas.
Sistemas expertos
Un sistema experto es un programa de computadora que simula el razonamiento de un experto humano en un dominio específico. Los sistemas expertos pueden resolver problemas de forma rápida y precisa, explicar sus resultados claramente y aprender de nuevas experiencias de la misma manera que un experto humano. Ejemplos tempranos y exitosos de sistemas expertos incluyen DENDRAL, que interpretaba estructuras moleculares, y XCON, que ayudaba a configurar sistemas de computadoras VAX de Digital Equipment Corporation.
Aprendizaje y razonamiento eliezer alas
Este documento introduce el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Explica que los sistemas actuales sólo pueden resolver problemas previstos, mientras que los sistemas inteligentes deben poder aprender de su entorno y resolver nuevos problemas. El objetivo del aprendizaje automático es dar a los programas de IA la capacidad de adaptarse sin necesidad de reprogramación. Se mencionan algunos usos como el reconocimiento de patrones y el análisis de datos, y se describen diferentes tipos de aprendizaje como inductivo, deductivo y conexionista
Presentación (2)
Un algoritmo es una secuencia lógica de pasos para resolver un problema de manera independiente del lenguaje de programación o computadora que lo ejecuta. Los alias se usan para identificar a las personas en Internet, y los diagramas de flujo representan gráficamente los algoritmos o procesos. Las estructuras de datos organizan los datos en la memoria del computador.
Mapa conceptual. Sistemas de Informacion. Pedro Perdomo
El documento presenta un mapa conceptual sobre sistemas de información. Define datos como expresiones sobre entidades que un algoritmo almacena en una computadora, e información como conocimiento extraído por seres vivos o sistemas expertos a través de la interacción con el entorno. Explica que un sistema es un conjunto de dispositivos que colaboran en una tarea y se relacionan entre sí, y que un programa son instrucciones que una computadora puede interpretar y ejecutar. Finalmente, distingue entre software de sistema y software de aplicación.
Inteligencia artificial
Este documento presenta conceptos clave sobre inteligencia artificial. Define inteligencia artificial como una combinación de ciencias relacionadas que buscan crear máquinas con pensamiento propio. Explica las características de la inteligencia artificial, incluyendo el uso de símbolos no matemáticos y la incorporación de factores del mundo real. También describe metodologías como la lógica difusa y las redes neuronales, y clasifica las experiencias en asociativas, motoras y teóricas.
Sistemas expertos
Este documento describe los sistemas expertos, incluyendo su estructura básica, tipos, ventajas y limitaciones. Un sistema experto es una aplicación que puede resolver problemas complejos en un dominio específico basándose en el conocimiento de uno o más expertos. Consta de una base de conocimientos, base de hechos, motor de inferencia y módulos de justificación. Los sistemas expertos pueden ser basados en reglas, casos o redes bayesianas. Proporcionan beneficios como permanencia y rapidez, pero carecen de sentido común
Inteligencia Artificial y Sistemas Expertos
Universidad Central de Venezuela
UCV CEAP.
Maestría en Gerencia Empresarial
SISTEMAS DE INFORMACION EN LA EMPRESA
Inteligencia artificial
La inteligencia artificial es una rama de la informática que desarrolla procesos que imitan la inteligencia humana a través de programas de computadora, con el objetivo principal de crear máquinas que automatizan tareas que requieren comportamiento inteligente. Se considera tanto una ciencia como una ingeniería, y sus programas se caracterizan por usar símbolos no matemáticos, razonar basándose en conocimiento del mundo real, y poder trabajar con datos no estructurados. Tiene aplicaciones como robots médicos y robots antiexplosivos.
Trabajo práctico
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.
Inteligencia Artificial
La inteligencia artificial es una rama de la cibernética que reúne campos como la robótica y los sistemas expertos para crear programas que imiten el comportamiento humano mediante el razonamiento. Los primeros sistemas expertos como MYCIN constaban de un banco de conocimiento, un motor de inferencia, un módulo de adquisición y una interfaz de interpretación para diagnosticar pacientes basándose en las normas de un experto.
Repaso inteligencia artificial para primer parcial
El documento resume conceptos clave de inteligencia artificial como datos, información, conocimiento, sistemas basados en conocimiento, ingeniería del conocimiento, representación del conocimiento a través de redes semánticas y marcos, y componentes de un sistema experto como la base de conocimiento y el motor de inferencia. También explica métodos de representación del conocimiento como reglas de producción y encadenamiento de reglas.
Mapa mental de areas de aplicación de inteligencia artificial
El documento describe las principales áreas de aplicación de la inteligencia artificial, incluyendo el procesamiento del lenguaje natural, la consulta inteligente de bases de datos, la robótica, la programación automática, los sistemas expertos, la prueba automática de teoremas y matemáticas simbólicas, los problemas de optimización combinatorios y de itinerarios, la percepción y el reconocimiento de patrones, y el autoaprendizaje. El documento también presenta un mapa mental de estas áreas.
Sistemas Basados en Conocimientos
Los sistemas basados en el conocimiento son sistemas que utilizan el conocimiento experto humano para resolver problemas. Estos sistemas expertos almacenan el conocimiento de dominio de expertos humanos en forma de reglas y heurísticas para proveer soluciones a problemas. Mejoran la calidad y disponibilidad del conocimiento experto más allá de las limitaciones humanas y aseguran la supervivencia del conocimiento a pesar de la muerte física del experto.
Sistema experto
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.
cuestionario
Este documento presenta preguntas sobre programación lógica y funcional. Explica que un lenguaje de programación consiste en un conjunto de reglas sintácticas y semánticas que definen su estructura y significado. Menciona que existen numerosos lenguajes de programación creados para diversos propósitos, incluyendo los más usados como Java, C++, Python y JavaScript. Finalmente, señala que aunque los programadores usan conceptos comunes como variables, funciones y objetos, no todos programan de la misma manera debido a difer
aprendizaje por refuerzo
El documento describe el aprendizaje por refuerzo, que consiste en que un agente aprende mediante prueba y error cuáles acciones tomar en diferentes estados para lograr una meta. Explica los elementos básicos de este modelo de aprendizaje y métodos como el perceptrón para implementarlo. Finalmente, concluye que las redes neuronales son fundamentales para la inteligencia artificial y pueden aplicarse a muchos problemas.
Prelogica
El documento presenta los conceptos fundamentales de los algoritmos y la lógica de programación. Define algoritmo como un proceso seguro para lograr un resultado y la lógica como el pensamiento o la razón. Explica que un algoritmo tiene entradas, proceso y salidas, y que sus características principales son ser finito, definido y neutral de material. Además, identifica dos tipos de algoritmos: cualitativo y cuantitativo.
Inteligencia artificial2
Otras herramientas inteligentes pueden utilizarse para escrutar entre los millones de datos que se generan en un banco en busca de patrones de comportamiento de sus clientes o para detectar tendencias en los mercados de valores.
Inteligencia artificial
Este documento define la inteligencia artificial como la combinación de la ciencia de la computación, la fisiología y la filosofía que busca crear máquinas que puedan pensar al igual que los humanos. Describe que la inteligencia artificial trata de simular la inteligencia humana a través de técnicas que incorporan conocimiento humano en sistemas informáticos. También explica algunas características clave de la inteligencia artificial como el uso de símbolos no matemáticos y el razonamiento basado en conocimiento.
Tarea del mundo real
Este documento define la inteligencia artificial y describe algunas de sus ramas principales. La IA estudia cómo crear sistemas que resuelven problemas utilizando la inteligencia humana como paradigma. Algunas ramas importantes son los sistemas expertos, el aprendizaje y razonamiento automático, la robótica y el procesamiento de lenguaje natural. También enumera diferentes tipos de auditoría como la financiera, operacional, de sistemas, fiscal, administrativa, de calidad y social.
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El documento describe el aprendizaje por refuerzo, que consiste en que un agente aprende mediante prueba y error cuáles acciones tomar en diferentes estados para lograr una meta. Explica los elementos básicos de este modelo de aprendizaje y métodos como el perceptrón para implementarlo. Finalmente, concluye que las redes neuronales son fundamentales para la inteligencia artificial y pueden aplicarse a muchos problemas.
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Proyecto pai david
La inteligencia artificial es un área multidisciplinaria que estudia la creación de sistemas capaces de resolver problemas utilizando la inteligencia humana como paradigma. Algunas características de los sistemas de IA son que los computadores no pueden manejar significados verdaderos ni tienen autoconciencia, y sólo pueden hacer lo que están programados para hacer. Las ramas principales de la IA incluyen el razonamiento basado en conocimiento y la aplicabilidad a datos y problemas mal estructurados.
Presentación1
La inteligencia artificial se refiere a la ciencia y la ingeniería de crear máquinas inteligentes, especialmente programas de computadora inteligentes. Se centra en construir procesos que producen acciones o resultados que maximizan el rendimiento en función de las entradas y el conocimiento almacenado. Existen diferentes tipos de procesos y conocimiento, desde respuestas predeterminadas hasta redes neuronales y razonamiento lógico. La inteligencia artificial se aplica en áreas como control de sistemas, planificación, diagnóstico, reconocimiento de patron
tarea pai
La inteligencia artificial es una combinación de ciencia de la computación, fisiología y filosofía que reúne varios campos como la robótica y sistemas expertos, todos los cuales tienen en común la creación de máquinas que pueden pensar. Algunas áreas estudiadas incluyen juegos, traducción de idiomas, comprensión de idiomas y suministro de asesoría experta en diversos temas. La inteligencia artificial se distingue del uso de métodos numéricos por el uso de símbolos no matemáticos y su
Inteligencia Artificial
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
Seleccion de tareas
La inteligencia artificial es el estudio multidisciplinario de sistemas capaces de resolver problemas utilizando la inteligencia humana. Algunas ramas principales son los sistemas expertos, el aprendizaje automático, la robótica y el procesamiento de lenguaje natural. La inteligencia artificial también se caracteriza por la capacidad de aprender, razonar y tomar decisiones de manera autónoma.
Seleccion de tareas pdf
La inteligencia artificial es el estudio multidisciplinario de sistemas capaces de resolver problemas utilizando la inteligencia humana. Algunas ramas principales son los sistemas expertos, el aprendizaje automático, la robótica y el procesamiento de lenguaje natural. La inteligencia artificial también se caracteriza por la capacidad de aprender, razonar y tomar decisiones de manera autónoma.
Inteligencia Artificial
1) La inteligencia artificial se ocupa del diseño de sistemas computacionales inteligentes que exhiben características asociadas a la inteligencia humana como el lenguaje, el aprendizaje y la resolución de problemas.
2) Los sistemas expertos son programas que capturan conocimiento de un dominio y razonan sobre él para resolver problemas complejos, imitando el razonamiento humano.
3) Los sistemas expertos se han aplicado a áreas como reparación, embarques, mercadotecnia y optimización de almacenes
Inteligencia artificial :) ppoint
Este documento describe la inteligencia artificial y sus características principales. Define la inteligencia artificial como sistemas creados por humanos que actúan como agentes racionales no vivos al maximizar resultados esperados. Explica que los computadores carecen de significado real, autoconciencia y pensamiento, y sólo pueden hacer lo programado. Además, identifica cuatro ramas principales de la inteligencia artificial: sistemas expertos, aprendizaje y razonamiento automático, robótica, y procesamiento de lenguaje natural.
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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.
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La inteligencia artificial se refiere al desarrollo de agentes racionales no vivos capaces de percibir su entorno, procesar percepciones y actuar. Se caracteriza por usar símbolos no matemáticos, comportamientos influenciados por el problema específico, razonamiento basado en conocimiento del mundo real, y aplicabilidad a problemas mal estructurados. La robótica estudia máquinas capaces de tareas humanas o que requieren inteligencia.
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inteligencia
La inteligencia artificial se refiere a la construcción de agentes inteligentes, especialmente programas de computadora inteligentes. Se define como la disciplina que construye procesos que producen acciones maximizando el rendimiento basado en entradas y conocimiento almacenado. Existen diferentes tipos de procesos como ejecución de respuestas predeterminadas, búsqueda de estados, redes neuronales y razonamiento lógico. La inteligencia artificial se aplica a problemas mal estructurados en campos como medicina, ingeniería y militares.
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La inteligencia artificial se define como una rama de la computación que intenta simular la inteligencia humana a través de programas de computadora. Las características clave de la inteligencia artificial incluyen el uso de símbolos no numéricos, un comportamiento influenciado por el problema específico en lugar de un algoritmo definido, y la habilidad de distinguir entre la base de conocimientos y el razonamiento. Algunas áreas clave de aplicación son la simulación sensorial, la robótica, los lenguajes naturales y los sistemas expertos.
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La inteligencia artificial consiste en diseñar procesos que producen resultados óptimos al ejecutarse en una arquitectura física. Estos procesos se basan en secuencias de entradas percibidas y almacenadas. Las máquinas no pueden pensar ni tener conciencia propia, sólo pueden hacer lo que están programadas para hacer. Existen diferentes ramas y tipos de inteligencia artificial.
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La inteligencia artificial surgió en la década de 1940 pero se desarrolló como disciplina a partir de 1950 gracias al trabajo de Alan Turing. Tiene sus raíces en la lógica griega y las matemáticas árabes. Combina la ciencia de la computación, la fisiología y la filosofía para crear máquinas que puedan pensar, con aplicaciones como la robótica y los sistemas expertos. Sus características incluyen el uso de símbolos no matemáticos y un razonamiento basado en el conocimiento del mundo real
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- 3. CONCEPTO OLa Inteligencia Artificial es una combinación de la ciencia del computador, fisiología y filosofía, tan general y amplio como eso, es que reúne varios campos (robótica, sistemas expertos, por ejemplo), todos los cuales tienen en común la creación de máquinas que pueden pensar.
- 5. CARACTERISTICAS O Uso de símbolos no matemáticos. El comportamiento de los programas no es descrito explícitamente por el algoritmo O Las conclusiones de un programa declarativo no son fijas y son determinadas parcialmente por las conclusiones intermedias alcanzadas durante las consideraciones al problema específico. O incorporan factores y relaciones del mundo real y del ámbito del conocimiento en que ellos operan
- 7. RAMAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL O Sistemas Expertos (Sistemas basados en Conocimiento). O Aprendizaje y Razonamiento Automático. O Robótica O Procesamiento de Lenguaje Natural O Visión por Computadora O Áreas de Vanguardia: Inteligencia Natural. O Redes Neurales. O Algoritmos genéticos. O Vehículos Autónomos. O Agentes (Wizards).
- 9. TIPOS DE AUDITORIA O Para hacer una adecuada planeación de la auditoria en informática, hay que seguir una serie de pasos previos que permitirán dimensionar el tamaño y características de área dentro del organismo a auditar, sus sistemas, organización y equipo. O Evaluación de los sistemas y procedimientos. O Evaluación de los equipos de cómputo. O Para hacer una planeación eficaz, lo primero que se requiere es obtener información general sobre la organización y sobre la función de informática a evaluar.