Organizadores visuales Módulo 1
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Los organizadores visuales son técnicas activas de aprendizaje que representan información mediante formas geométricas, imágenes y texto. Comparten elementos comunes como nodos, conectores y flechas. Ofrecen ventajas como clarificar el pensamiento, retener y recordar información, integrar nuevo conocimiento y desarrollar habilidades de orden superior. Se pueden utilizar en el aula para recuperar saberes previos, sistematizar información y evaluar aprendizajes mediante software como XMind, CMapTools y FreeMind.
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Representación del Conocimiento
Representación del Conocimiento
Características
Mecanismos para representar el conocimiento
Logica Proposicional
Logica de predicados
reglas de produccion
reglas asociativas
estructura de marcos
guiones
plantillas
1. representación el conocimiento
Este documento discute la representación del conocimiento y su importancia para la inteligencia artificial. Explica que los agentes inteligentes parecen anticiparse a los eventos basándose en el conocimiento que poseen sobre su entorno. Sin embargo, nuestro entendimiento sobre cómo el cerebro representa, almacena y procesa el conocimiento es deficiente. La inteligencia artificial busca desarrollar esquemas de representación que capturen aspectos de la realidad de forma útil para los agentes.
Representación de Conocimiento
El documento describe diferentes tipos de conocimiento que son importantes para la inteligencia artificial, incluyendo conocimiento declarativo, procedimental y heurístico. También explica cómo el conocimiento puede ser representado formalmente usando lógica de primer orden, modelos relacionales y esquemas lógicos. Además, discute la diferencia entre conocimiento e información y los requisitos para una buena representación del conocimiento.
Representación del Conocimiento en Inteligencia Artificial
Este documento describe la representación del conocimiento en inteligencia artificial. Explica que la representación del conocimiento involucra transformar el conocimiento a un lenguaje simbólico que pueda ser procesado por una computadora. También cubre los tipos de conocimiento como declarativo, procedimental y heurístico, y las técnicas como reglas, marcos y redes semánticas para representar el conocimiento. El objetivo es guiar a los sistemas de inteligencia artificial para resolver problemas de manera más eficiente utilizando el conocimiento representado.
Representacion de Conocimiento en I.A
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.
Inteligencia artificial. Representacion del Conocimiento
El documento describe varias técnicas para representar el conocimiento en inteligencia artificial, incluyendo reglas, redes semánticas, marcos y tripletas de objetos, atributos y valores. Define conocimiento declarativo, procedimental y heurístico y explica cómo cada uno puede representarse formalmente. También cubre técnicas para representar hechos inciertos y difusos.
Representación del Conocimiento
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.
Formas de representacion del conocimiento
Este documento presenta una introducción a las metodologías de representación del conocimiento en inteligencia artificial. Brevemente describe tres metodologías principales: declarativas, estructurales y procedimentales. Luego se enfoca en las metodologías estructurales, describiendo redes semánticas y marcos (frames), y finalmente toca brevemente reglas de producción.
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La representación del conocimiento y el razonamiento es un área de la inteligencia artificial cuyo objetivo es representar el conocimiento de una manera que facilite la inferencia. Una buena representación debe ser declarativa y facilitar el razonamiento. Existen diferentes técnicas como marcos, reglas, etiquetado y redes semánticas, pero se debe elegir un balance entre la expresividad y la facilidad para derivar inferencias.
Representación del conocimiento
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.
Representacion del conocimiento
Este documento describe diferentes técnicas para representar conocimiento en inteligencia artificial, incluyendo tripletas OAV, redes semánticas, marcos y sistemas basados en reglas. Explica que la representación del conocimiento tiene como objetivo representar el conocimiento de una manera que facilite el razonamiento para lograr comportamiento inteligente.
Representacion del conocimiento inteligencia artificial
Este documento describe diferentes formas de representar el conocimiento para sistemas de inteligencia artificial. Explica que el conocimiento debe almacenarse de una manera estructurada para facilitar su resolución de problemas. Luego describe algunas técnicas comunes como redes semánticas, lógica, marcos, guiones, reglas de producción y Strips. También clasifica las formas de representación como declarativas o procedurales y analiza sus ventajas e inconvenientes.
Representacion del Conocimiento Inteligencia Artificial
Representar el conocimiento en Inteligencia Artificial es el proceso de transformación de éste a un dominio o un lenguaje simbólico para ser procesado en un computador.
El conocimiento en inteligencia artificial
Este documento trata sobre la representación del conocimiento en inteligencia artificial. Explica que la representación del conocimiento busca representar el conocimiento de tal forma que sea fácil obtener conclusiones. Describe los tipos de conocimiento, partes de una representación, características de una buena representación y diferentes modelos como lógica, redes asociativas, marcos y sistemas basados en reglas.
Guiones o scripts en la representación del conocimiento
Este documento describe los guiones o scripts. Explica que un guión especifica el desarrollo de algo paso a paso considerando alternativas. Los guiones almacenan información mediante grafos conceptuales y enlazan secuencias de acciones causales con roles. Los guiones tienen ventajas como predecir eventos e inferir información de forma coherente, pero también desventajas como rigidez y dificultad para elegir el guión correcto.
Representación del Conocimiento en Inteligencia Artificial
Este documento trata sobre la representación del conocimiento en inteligencia artificial. Define la representación del conocimiento como una combinación de estructuras de datos y mecanismos interpretativos que permiten representar y manipular conocimiento para crear soluciones a nuevos problemas. Explica que existen diferentes tipos de conocimiento como declarativo, procedimental y heurístico, y diferentes métodos para representar conocimiento como ontologías.
3. Representación del conocimiento y razonamiento.
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 Artificial
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.
Ingenieria del conocimiento y sus aplicaciones
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,
Formas de representar el conocimiento
Este documento describe diferentes formas de representar el conocimiento como mapas conceptuales, mapas mentales y otros organizadores gráficos. Explica que estos facilitan el aprendizaje al permitir visualizar las ideas y relacionar conceptos. También mejoran la discusión de grupos y la integración de información.
Representacion del conocimiento
Este documento presenta información sobre la representación del conocimiento en inteligencia artificial. Brevemente describe algunas propiedades del conocimiento como que es voluminoso, difícil de caracterizar con precisión e incierto. Luego explica que una representación del conocimiento debe ser capaz de captar generalizaciones, ser comprensible y modificable, entre otras cosas. Finalmente, introduce conceptos como ontología, hechos, representación de hechos, lógica proposicional y métodos de representación basados en lógica.
Comunicacion visual y audiovisual
Este documento describe diferentes tipos de imágenes didácticas y cómo mejorar su legibilidad. Explica que las imágenes deben enfocarse en los elementos esenciales y eliminar los detalles no significativos. Además, la cantidad de detalles debe ser ni demasiado ni pocos para facilitar la comprensión. Finalmente, menciona varios tipos de imágenes no fotográficas como ilustraciones, iconos, mapas y planos que pueden ilustrar objetos, fenómenos y procesos de una forma más comprensible
3 . Representación del conocimiento y razonamiento
Este documento presenta una unidad sobre inteligencia artificial. Incluye secciones sobre sistemas basados en conocimiento, mapas conceptuales, redes semánticas, lógica de predicados, razonamiento con incertidumbre, aprendizaje, razonamiento probabilístico, lógicas multivaluadas, lógica difusa, y demostración y métodos. El documento fue presentado por un grupo de estudiantes como parte de un proyecto de la carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales.
Mapa conceptual sistemasexpertos-avencinostefany
Un Sistema Experto es una aplicación informática que simula el comportamiento de un experto humano en el sentido de que es capaz de decidir cuestiones complejas, si bien en un campo restringido. Para esto, se debe tener en cuenta que la principal característica del experto humano viene a ser el conocimiento o habilidades profundas en ese campo concreto, por consiguiente, un Sistema Experto debe ser capaz de representar ese conocimiento profundo con el objetivo de utilizarlo para resolver problemas, justificar su comportamiento e incorporar nuevos conocimientos.
Representación del Conocimiento en la I.A
Este documento trata sobre la representación del conocimiento. Explica que el conocimiento es difícil de definir pero involucra la interacción con el mundo y uno mismo. Luego describe varios métodos para representar el conocimiento, incluyendo lógica proposicional, lógica de predicados, redes semánticas, marcos y reglas de producción. Finalmente, provee ejemplos de cada uno de estos métodos de representación.
Frames
Este documento describe los marcos o frames como una forma de representar el conocimiento. Define los frames como una estructura de datos que representa situaciones estereotipadas mediante atributos llamados ranuras con valores asociados. Explica que los frames permiten la herencia jerárquica de atributos y la activación de procesos vinculados a cambios en los atributos. Además, provee un ejemplo de la estructura de un frame y cómo se pueden organizar conceptos usando esta representación.
Metodologia
El documento resume las nuevas áreas temáticas de la informática como sistemas operativos, estructuras discretas, redes, sistemas inteligentes e inteligencia artificial, lenguajes de programación, áreas de la informática, interacción persona-computador y arquitectura y organización. También discute los principios de diseño de la interacción humano-computador y ejemplos como control de sistemas, planificación automática, diagnósticos, consultas y reconocimiento.
Redes semánticas
El documento describe diferentes formas de representar el conocimiento, incluyendo redes semánticas, marcos y guiones. Las redes semánticas representan el conocimiento como nodos y enlaces, mientras que los marcos lo representan como atributos y valores. Los guiones representan secuencias prototípicas de eventos. Juntos, estos métodos permiten representar el conocimiento de manera estructurada y procesable por una computadora.
Guía objetos arte nb6 mayo 2011
Este documento presenta una guía de actividades para el grado octavo sobre las artes visuales del siglo XX. Los estudiantes deben identificar estilos artísticos en imágenes y opinar sobre el uso del arte moderno en publicidad. También deben diseñar un objeto inspirado en tendencias del siglo XX. El objetivo es que reconozcan manifestaciones de arte visual en su vida cotidiana y comprendan cómo ha influenciado el diseño moderno.
Instalaciones
El documento describe el concepto de instalación artística y proporciona ejemplos de obras de artistas como Christo, Richard Long, Anish Kapoor y Bruce Nauman. Explica que las instalaciones son estructuras complejas que pueden incluir cualquier material y que varían en tamaño y disposición para cumplir con un propósito expresivo. El documento también presenta las actividades que los estudiantes realizarán para crear e instalar su propia obra, como bosquejar ideas, seleccionar materiales, construir la instalación y documentar las reacciones del
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