Las redes semánticas representan el conocimiento mediante nodos (conceptos) y arcos (relaciones entre conceptos). Los frames estructuran mejor las redes semánticas dividiendo la información en una parte declarativa (atributos de los conceptos) y una parte procedimental (métodos). Los atributos, relaciones, slots y métodos en los frames proporcionan una representación más rica y expresiva del conocimiento y permiten realizar razonamiento más complejo.
Los frames son redes semánticas estructuradas que representan conceptos mediante atributos y relaciones. Los frames dividen la información en una parte declarativa de atributos y una parte procedimental de métodos. Las relaciones conectan los frames y permiten la herencia de atributos entre conceptos relacionados.
Este documento describe los Frames, una estructura de representación del conocimiento introducida por Minsky en 1975. Un Frame representa un objeto o concepto y contiene slots (atributos) y relaciones con otros Frames. Los Frames permiten heredar atributos y tienen componentes como slots, relaciones y métodos. Se provee un ejemplo de Frame de una silla y se explican conceptos como slots, herencia y búsquedas en Frames.
Este documento presenta una introducción a los sistemas basados en marcos, describiendo los conceptos básicos de representación de conocimiento mediante marcos, incluyendo la representación de conceptos e instancias, propiedades, relaciones y facetas. Explica cómo los marcos representan conocimiento estático del dominio mediante la descripción de entidades y sus atributos y relaciones.
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.
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.
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.
El documento describe los diagramas de clases en UML, incluyendo clases y objetos, generalización, herencia múltiple y modelos conceptuales. Explica que las clases muestran abstracciones mientras que los objetos representan situaciones concretas. La generalización permite organizar jerárquicamente las clases al factorizar propiedades comunes en clases más generales. También cubre clasificaciones estáticas y dinámicas, así como el uso disciplinado de la herencia múltiple.
Este documento describe diferentes técnicas para representar el conocimiento, incluyendo definiciones de conocimiento, tipos de conocimiento como conocimiento relacional, de marcos, deductivo y procedimental. También discute propiedades de sistemas de representación como suficiencia, eficiencia deductiva y adquisición del conocimiento.
Los frames son redes semánticas estructuradas que representan conceptos mediante atributos y relaciones. Los frames dividen la información en una parte declarativa de atributos y una parte procedimental de métodos. Las relaciones conectan los frames y permiten la herencia de atributos entre conceptos relacionados.
Este documento describe los Frames, una estructura de representación del conocimiento introducida por Minsky en 1975. Un Frame representa un objeto o concepto y contiene slots (atributos) y relaciones con otros Frames. Los Frames permiten heredar atributos y tienen componentes como slots, relaciones y métodos. Se provee un ejemplo de Frame de una silla y se explican conceptos como slots, herencia y búsquedas en Frames.
Este documento presenta una introducción a los sistemas basados en marcos, describiendo los conceptos básicos de representación de conocimiento mediante marcos, incluyendo la representación de conceptos e instancias, propiedades, relaciones y facetas. Explica cómo los marcos representan conocimiento estático del dominio mediante la descripción de entidades y sus atributos y relaciones.
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.
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.
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.
El documento describe los diagramas de clases en UML, incluyendo clases y objetos, generalización, herencia múltiple y modelos conceptuales. Explica que las clases muestran abstracciones mientras que los objetos representan situaciones concretas. La generalización permite organizar jerárquicamente las clases al factorizar propiedades comunes en clases más generales. También cubre clasificaciones estáticas y dinámicas, así como el uso disciplinado de la herencia múltiple.
Este documento describe diferentes técnicas para representar el conocimiento, incluyendo definiciones de conocimiento, tipos de conocimiento como conocimiento relacional, de marcos, deductivo y procedimental. También discute propiedades de sistemas de representación como suficiencia, eficiencia deductiva y adquisición del conocimiento.
Las redes semánticas son una técnica clásica de representación del conocimiento utilizada en inteligencia artificial. Representan información sobre proposiciones y su veracidad a través de nodos y enlaces. Los nodos representan objetos, conceptos o situaciones, y los enlaces expresan las relaciones entre ellos. Las redes semánticas se utilizan para modelar la memoria y comprensión humanas, y pueden traducirse a lenguajes como PROLOG.
Informe digital: representación del conocimientoMrx Mirrorx
Este documento describe 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 relevante en un dominio para crear soluciones a nuevos problemas. Explora las características, objetivos, propiedades y técnicas comunes de representación del conocimiento como marcos, redes semánticas y reglas. Finalmente, señala que la representación del conocimiento es fundamental para guiar los mecanismos de inteligencia artificial y obtener soluc
El documento describe los diagramas de clases en UML, incluyendo su propósito de modelar la estructura y relaciones entre clases, la notación gráfica para representar clases, atributos, operaciones, relaciones como asociación, agregación y herencia, y ejemplos de diagramas de clases.
Una red semántica representa conceptos y sus relaciones mediante un gráfico. Los conceptos se representan como nodos y sus relaciones como líneas entre nodos. Existen diferentes tipos de relaciones semánticas como hiponimia e hiperonimia. Las redes semánticas se usan para representar mapas conceptuales y mentales.
Este documento describe qué es un modelo y el lenguaje de modelado unificado (UML). Un modelo es una simplificación de la realidad que captura una vista de un sistema del mundo real. UML es una herramienta que permite a los creadores de sistemas generar diseños usando diagramas como diagramas de clases, diagramas de objetos y diagramas de componentes para comunicar sus ideas de una manera convencional y fácil de entender.
Una red semántica representa relaciones semánticas entre conceptos mediante un grafo. Los conceptos se representan como nodos y las relaciones entre ellos como aristas o líneas. Las redes semánticas se usan para representar mapas conceptuales y mentales, y fueron desarrolladas en la década de 1960 para representar conocimiento lingüístico.
El documento describe el lenguaje UML (Unified Modeling Language) como un estándar para modelar sistemas orientados a objetos visualizando, especificando, construyendo y documentando software. UML estandariza nueve tipos de diagramas para representar un sistema desde diferentes perspectivas como la estructura, comportamiento, casos de uso y despliegue físico. El lenguaje UML unifica notaciones previas para el modelado orientado a objetos.
El documento habla sobre la programación orientada a objetos. Explica que es un paradigma de programación que usa objetos y sus interacciones para diseñar aplicaciones. Describe que un objeto tiene estado, comportamiento e identidad y que los objetos pertenecen a clases que definen su estructura y comportamiento.
Este documento describe las redes semánticas, las cuales representan el conocimiento mediante nodos y ligas que conectan conceptos y sus relaciones. Las redes semánticas permiten modelar el conocimiento de una manera similar a como está organizado en el cerebro humano.
Fernando Echeverria(Que son las redes semánticas)taniaibethmera
Las redes semánticas representan conocimiento lingüístico mediante gráficos que muestran conceptos y sus interrelaciones. Fueron desarrolladas en la década de 1960 para modelar mapas conceptuales y mentales. Se componen de nodos que representan conceptos unidos por arcos que representan relaciones, y procedimientos de inferencia que operan sobre la estructura de datos.
La propuesta presenta tablas de especificaciones para diseñar evaluaciones en línea de tercero a sexto grado en lectura, matemáticas y ciencias naturales. Solicita a los inspectores que analicen los contenidos y competencias presentados en las tablas para determinar si son apropiados y proporcionar comentarios y sugerencias para mejorarlos, incluyendo contenidos y competencias que agregar, quitar o jerarquizar. El plazo para las respuestas es el 17 de septiembre.
Este documento presenta una introducción al diseño basado en componentes y al lenguaje UML. Explica que UML es un lenguaje gráfico y formal para modelar sistemas que permite visualizar, especificar, construir y documentar artefactos de un sistema. También describe los elementos básicos de UML como cosas, relaciones y diagramas, y explica conceptos como paquetes, visibilidad, accesibilidad y relaciones de permiso entre paquetes.
Este documento discute la formalización de UML mediante la aplicación de métodos formales. Define la formalización como la transformación de un modelo semi-formal a uno formal siguiendo reglas definidas. Explica que los métodos formales eliminan ambigüedades y garantizan la consistencia mediante demostraciones matemáticas. Finalmente, expone diversos enfoques para la formalización de UML basados en lógica de primer orden, redes de Petri y lógica temporal.
Este documento describe varias metodologías para representar conocimiento en inteligencia artificial, incluyendo redes semánticas, marcos (frames), y reglas de producción. También discute representaciones declarativas como lógica proposicional y lógica de predicados. El documento concluye que cuando se aplica una metodología para representar conocimiento, debe cumplir con las propiedades de capacidad expresiva, capacidad deductiva, eficiencia deductiva y eficiencia en la adquisición del conocimiento.
He aquí un diagrama de clases posible para modelar el jardín del Sr. Pérez según la descripción proporcionada:
[DIAGRAMA DE CLASES]
Clase Jardín
Atributos: invernadero, parterres[]
Clase Invernadero
Atributos: temperatura
Clase Parterre
Atributos: pH
Clase Planta
Atributos: nombreComun, nombreLatino, temperaturaMin, temperaturaMax, pHMin, pHMax
Relaciones:
- Jardín tiene 1 invernadero
- Jardín
El documento define el conocimiento y describe sus propiedades como voluminoso, difícil de caracterizar con precisión e incierto. Explica que el conocimiento puede clasificarse como teórico, empírico, declarativo, procedimental u heurístico. También describe varias técnicas para representar el conocimiento como tripletas objeto-atributo-valor, reglas y redes.
Este documento introduce el lenguaje de modelado unificado (UML) y sus diagramas. Explica que UML permite especificar, construir, visualizar y documentar sistemas mediante una notación gráfica. Describe los principales diagramas de UML como casos de uso, secuencia, clases y actividades. Luego, se enfoca en los diagramas de clases, explicando sus elementos como atributos y métodos, y las relaciones entre clases como dependencia, agregación, generalización y composición. Finalmente, presenta ejemplos para ilustrar estas relaciones.
Este documento presenta los conceptos clave de los diagramas de clases como herramienta para el análisis y diseño de sistemas. Explica las características de las clases, atributos, métodos, relaciones como asociación, agregación y generalización. También incluye ejemplos de cómo representar estas características en diagramas de clases y construir un diagrama de clases de diseño.
Como implementar la lectura en los jovenes.adabarueda
Este documento presenta propuestas para promover la lectura entre los jóvenes. Explica la importancia de la lectura para desarrollar habilidades comunicativas y de aprendizaje. Plantea que los estudiantes pueden ayudar promoviendo la confianza en la educación. También destaca las bibliotecas virtuales como recursos disponibles en internet que facilitan el acceso a la información.
A educação infantil é essencial para o desenvolvimento da criança e marca sua vida profundamente. As primeiras experiências, quando positivas, tendem a reforçar ao longo da vida atitudes como autoconfiança, cooperação e responsabilidade. Uma educação de qualidade e adequada ao desenvolvimento da criança pode fazer muito em suas histórias. Brincadeiras e interação são importantes durante esta etapa.
A IMPORTÂNCIA DOS JOGOS E BRINCADEIRAS NA EDUCAÇÃO INFANTILcefaprodematupa
O documento discute a importância dos jogos e brincadeiras na educação infantil. Ele resume que os jogos e brincadeiras contribuem para o processo de ensino-aprendizagem das crianças de forma descontraída, estimulando o raciocínio, a construção do conhecimento e o desenvolvimento cognitivo, físico e afetivo. Ele também discute a história dos jogos e como eles eram usados para educação em diferentes culturas antigas.
O documento fornece instruções detalhadas sobre como estruturar e formatar um artigo científico de acordo com as normas ABNT. Ele explica os elementos obrigatórios e opcionais de um artigo e fornece diretrizes sobre a introdução, desenvolvimento, considerações finais e seções adicionais. Além disso, fornece detalhes sobre critérios de formatação como fontes, margens e estilo de numeração de páginas.
Las redes semánticas son una técnica clásica de representación del conocimiento utilizada en inteligencia artificial. Representan información sobre proposiciones y su veracidad a través de nodos y enlaces. Los nodos representan objetos, conceptos o situaciones, y los enlaces expresan las relaciones entre ellos. Las redes semánticas se utilizan para modelar la memoria y comprensión humanas, y pueden traducirse a lenguajes como PROLOG.
Informe digital: representación del conocimientoMrx Mirrorx
Este documento describe 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 relevante en un dominio para crear soluciones a nuevos problemas. Explora las características, objetivos, propiedades y técnicas comunes de representación del conocimiento como marcos, redes semánticas y reglas. Finalmente, señala que la representación del conocimiento es fundamental para guiar los mecanismos de inteligencia artificial y obtener soluc
El documento describe los diagramas de clases en UML, incluyendo su propósito de modelar la estructura y relaciones entre clases, la notación gráfica para representar clases, atributos, operaciones, relaciones como asociación, agregación y herencia, y ejemplos de diagramas de clases.
Una red semántica representa conceptos y sus relaciones mediante un gráfico. Los conceptos se representan como nodos y sus relaciones como líneas entre nodos. Existen diferentes tipos de relaciones semánticas como hiponimia e hiperonimia. Las redes semánticas se usan para representar mapas conceptuales y mentales.
Este documento describe qué es un modelo y el lenguaje de modelado unificado (UML). Un modelo es una simplificación de la realidad que captura una vista de un sistema del mundo real. UML es una herramienta que permite a los creadores de sistemas generar diseños usando diagramas como diagramas de clases, diagramas de objetos y diagramas de componentes para comunicar sus ideas de una manera convencional y fácil de entender.
Una red semántica representa relaciones semánticas entre conceptos mediante un grafo. Los conceptos se representan como nodos y las relaciones entre ellos como aristas o líneas. Las redes semánticas se usan para representar mapas conceptuales y mentales, y fueron desarrolladas en la década de 1960 para representar conocimiento lingüístico.
El documento describe el lenguaje UML (Unified Modeling Language) como un estándar para modelar sistemas orientados a objetos visualizando, especificando, construyendo y documentando software. UML estandariza nueve tipos de diagramas para representar un sistema desde diferentes perspectivas como la estructura, comportamiento, casos de uso y despliegue físico. El lenguaje UML unifica notaciones previas para el modelado orientado a objetos.
El documento habla sobre la programación orientada a objetos. Explica que es un paradigma de programación que usa objetos y sus interacciones para diseñar aplicaciones. Describe que un objeto tiene estado, comportamiento e identidad y que los objetos pertenecen a clases que definen su estructura y comportamiento.
Este documento describe las redes semánticas, las cuales representan el conocimiento mediante nodos y ligas que conectan conceptos y sus relaciones. Las redes semánticas permiten modelar el conocimiento de una manera similar a como está organizado en el cerebro humano.
Fernando Echeverria(Que son las redes semánticas)taniaibethmera
Las redes semánticas representan conocimiento lingüístico mediante gráficos que muestran conceptos y sus interrelaciones. Fueron desarrolladas en la década de 1960 para modelar mapas conceptuales y mentales. Se componen de nodos que representan conceptos unidos por arcos que representan relaciones, y procedimientos de inferencia que operan sobre la estructura de datos.
La propuesta presenta tablas de especificaciones para diseñar evaluaciones en línea de tercero a sexto grado en lectura, matemáticas y ciencias naturales. Solicita a los inspectores que analicen los contenidos y competencias presentados en las tablas para determinar si son apropiados y proporcionar comentarios y sugerencias para mejorarlos, incluyendo contenidos y competencias que agregar, quitar o jerarquizar. El plazo para las respuestas es el 17 de septiembre.
Este documento presenta una introducción al diseño basado en componentes y al lenguaje UML. Explica que UML es un lenguaje gráfico y formal para modelar sistemas que permite visualizar, especificar, construir y documentar artefactos de un sistema. También describe los elementos básicos de UML como cosas, relaciones y diagramas, y explica conceptos como paquetes, visibilidad, accesibilidad y relaciones de permiso entre paquetes.
Este documento discute la formalización de UML mediante la aplicación de métodos formales. Define la formalización como la transformación de un modelo semi-formal a uno formal siguiendo reglas definidas. Explica que los métodos formales eliminan ambigüedades y garantizan la consistencia mediante demostraciones matemáticas. Finalmente, expone diversos enfoques para la formalización de UML basados en lógica de primer orden, redes de Petri y lógica temporal.
Este documento describe varias metodologías para representar conocimiento en inteligencia artificial, incluyendo redes semánticas, marcos (frames), y reglas de producción. También discute representaciones declarativas como lógica proposicional y lógica de predicados. El documento concluye que cuando se aplica una metodología para representar conocimiento, debe cumplir con las propiedades de capacidad expresiva, capacidad deductiva, eficiencia deductiva y eficiencia en la adquisición del conocimiento.
He aquí un diagrama de clases posible para modelar el jardín del Sr. Pérez según la descripción proporcionada:
[DIAGRAMA DE CLASES]
Clase Jardín
Atributos: invernadero, parterres[]
Clase Invernadero
Atributos: temperatura
Clase Parterre
Atributos: pH
Clase Planta
Atributos: nombreComun, nombreLatino, temperaturaMin, temperaturaMax, pHMin, pHMax
Relaciones:
- Jardín tiene 1 invernadero
- Jardín
El documento define el conocimiento y describe sus propiedades como voluminoso, difícil de caracterizar con precisión e incierto. Explica que el conocimiento puede clasificarse como teórico, empírico, declarativo, procedimental u heurístico. También describe varias técnicas para representar el conocimiento como tripletas objeto-atributo-valor, reglas y redes.
Este documento introduce el lenguaje de modelado unificado (UML) y sus diagramas. Explica que UML permite especificar, construir, visualizar y documentar sistemas mediante una notación gráfica. Describe los principales diagramas de UML como casos de uso, secuencia, clases y actividades. Luego, se enfoca en los diagramas de clases, explicando sus elementos como atributos y métodos, y las relaciones entre clases como dependencia, agregación, generalización y composición. Finalmente, presenta ejemplos para ilustrar estas relaciones.
Este documento presenta los conceptos clave de los diagramas de clases como herramienta para el análisis y diseño de sistemas. Explica las características de las clases, atributos, métodos, relaciones como asociación, agregación y generalización. También incluye ejemplos de cómo representar estas características en diagramas de clases y construir un diagrama de clases de diseño.
Como implementar la lectura en los jovenes.adabarueda
Este documento presenta propuestas para promover la lectura entre los jóvenes. Explica la importancia de la lectura para desarrollar habilidades comunicativas y de aprendizaje. Plantea que los estudiantes pueden ayudar promoviendo la confianza en la educación. También destaca las bibliotecas virtuales como recursos disponibles en internet que facilitan el acceso a la información.
A educação infantil é essencial para o desenvolvimento da criança e marca sua vida profundamente. As primeiras experiências, quando positivas, tendem a reforçar ao longo da vida atitudes como autoconfiança, cooperação e responsabilidade. Uma educação de qualidade e adequada ao desenvolvimento da criança pode fazer muito em suas histórias. Brincadeiras e interação são importantes durante esta etapa.
A IMPORTÂNCIA DOS JOGOS E BRINCADEIRAS NA EDUCAÇÃO INFANTILcefaprodematupa
O documento discute a importância dos jogos e brincadeiras na educação infantil. Ele resume que os jogos e brincadeiras contribuem para o processo de ensino-aprendizagem das crianças de forma descontraída, estimulando o raciocínio, a construção do conhecimento e o desenvolvimento cognitivo, físico e afetivo. Ele também discute a história dos jogos e como eles eram usados para educação em diferentes culturas antigas.
O documento fornece instruções detalhadas sobre como estruturar e formatar um artigo científico de acordo com as normas ABNT. Ele explica os elementos obrigatórios e opcionais de um artigo e fornece diretrizes sobre a introdução, desenvolvimento, considerações finais e seções adicionais. Além disso, fornece detalhes sobre critérios de formatação como fontes, margens e estilo de numeração de páginas.
O documento discute a importância do brincar e das atividades lúdicas na educação infantil. Aprender por meio de brincadeiras permite que as crianças descubram o mundo de forma prazerosa e estimula seu desenvolvimento cognitivo, social, emocional e físico. Contudo, é necessário que educadores valorizem mais o lúdico em suas práticas pedagógicas para que as crianças possam aprender brincando dentro e fora da sala de aula.
Este documento fornece instruções sobre como formatar e estruturar artigos científicos de acordo com as normas da ABNT, incluindo seções como resumo, introdução, desenvolvimento, referências e bibliografia.
El documento presenta un cuadro comparativo de los principales mecanismos de representación del conocimiento en inteligencia artificial, incluyendo lógica simbólica, redes asociativas, marcos, guiones y representación orientada a objetos. Describe cada mecanismo y explica cómo permiten representar y razonar sobre el conocimiento.
Este documento describe la Web Semántica y los conceptos fundamentales relacionados. Explica brevemente qué es la Web Semántica, Description Logic, la representación del conocimiento utilizando lenguajes como RDF y OWL, y el razonamiento en la Web Semántica a través de lenguajes como SPARQL y SWRL. También incluye ejemplos de cómo modelar conocimiento y razonar sobre él utilizando el lenguaje de descripción ALCN.
El documento trata sobre la representación del conocimiento en inteligencia artificial. Brevemente describe que la representación del conocimiento es importante para guiar a los sistemas de IA y resolver problemas de manera eficiente, y plantea preguntas sobre cómo elegir el formalismo de representación y cómo debería ser la representación.
Este documento resume los conceptos básicos de las bases de datos relacionales. Explica que una base de datos relacional se compone de tablas relacionadas entre sí, y cada tabla contiene filas y columnas. Describe los componentes clave de una base de datos como las entidades, atributos, claves primarias y foráneas, y las relaciones. También cubre los tipos de datos, ventajas, desventajas y herramientas comunes para gestionar bases de datos relacionales.
Este documento presenta los conceptos fundamentales de la programación orientada a objetos (POO). Explica que la POO organiza los programas en colecciones de objetos que representan instancias de clases, y que las clases están relacionadas por herencia. También describe conceptos clave como abstracción, encapsulamiento, modularidad, jerarquía, tipos y persistencia, así como las principales relaciones entre clases como asociación, herencia, agregación e instanciación. Finalmente, introduce representaciones gráficas como diagramas de clases y de estado para documentar
Este documento describe los fundamentos de los lenguajes relacionales formales como el álgebra y cálculo relacional. Explica los tipos de lenguajes relacionales, operadores del álgebra relacional como selección, proyección, unión, y producto cartesiano. También cubre los lenguajes comerciales SQL y QBE y proporciona referencias bibliográficas.
El conocimiento en inteligencia artificialEmilio Ardila
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.
El documento describe los conceptos fundamentales del paradigma de programación orientada a objetos, incluyendo clases, objetos, herencia, polimorfismo, encapsulación y la colaboración entre objetos a través del paso de mensajes. También explica cómo estos conceptos se aplican en los lenguajes de programación y métodos de análisis orientados a objetos.
El documento introduce los conceptos básicos de la programación orientada a objetos, incluyendo que los programas se organizan en colecciones de objetos que son instancias de clases, y que las clases están relacionadas por herencia. Explica conceptos como abstracción, encapsulamiento, modularidad y jerarquía de clases, y tipos de relaciones como asociación, herencia y agregación.
El documento introduce los conceptos básicos de la programación orientada a objetos, incluyendo objetos, clases, abstracción, encapsulamiento, modularidad y jerarquías de clases. Explica que la OOP organiza los programas en colecciones de objetos que son instancias de clases relacionadas por herencia, y que cada objeto representa una instancia con atributos y comportamientos definidos por su clase.
El documento introduce los conceptos básicos de la programación orientada a objetos, incluyendo objetos, clases, abstracción, encapsulamiento, modularidad y jerarquías de clases. Explica que la OOP organiza los programas en colecciones de objetos que son instancias de clases relacionadas por herencia, y que cada objeto representa una instancia con atributos y comportamientos definidos por su clase.
Este documento presenta la materia de Programación Orientada a Objetos impartida por el Ingeniero Jorge Alberto Campos Rosa. El curso cubre conceptos básicos de POO como clases, objetos, herencia y polimorfismo usando el lenguaje Java. El contenido incluye tres unidades sobre conceptos generales de POO, herencia y generalización, y modelado con UML. La evaluación se basará en trabajos prácticos y un examen final.
Cuadro Comparativo Representación del Conocimiento en Inteligencia ArtificialJosueRamos60
Este cuadro comparativo esta echo en base a la representación del conocimiento en Inteligencia Artificial. Tomando como puntos base la lógica simbólica y las formas estructuradas.
Hecho por Josue Ramos
Este documento trata sobre las bases de datos orientadas a objetos. Explica que este modelo se basa en encapsular datos y código en objetos complejos agrupados en clases, permitiendo características como la herencia y el polimorfismo. Detalla algunos sistemas de bases de datos orientadas a objetos comerciales y lenguajes que soportan este paradigma. Finalmente, discute ventajas como la flexibilidad para datos complejos, y desventajas como la inmadurez del mercado y falta de estándares.
Este documento presenta los conceptos fundamentales de la programación orientada a objetos (POO). Explica que la POO organiza los programas en colecciones de objetos que representan instancias de clases, y que las clases están relacionadas por herencia. También describe conceptos clave como abstracción, encapsulamiento, modularidad, jerarquía, tipos y persistencia, así como las relaciones entre clases como asociación, herencia y agregación. Finalmente, introduce representaciones gráficas como diagramas de clases y de secuencia.
Este documento presenta los conceptos fundamentales de la programación orientada a objetos (POO). Explica que la POO organiza los programas en colecciones de objetos que representan instancias de clases, y que las clases están relacionadas mediante herencia. También describe conceptos clave como abstracción, encapsulamiento, modularidad, jerarquía, tipos, persistencia y las relaciones entre clases como asociación, herencia y agregación. Finalmente, presenta representaciones gráficas como diagramas de clases y de secuencia para documentar sistemas orientados a
Este documento presenta los conceptos fundamentales de la programación orientada a objetos (POO). Explica que la POO organiza los programas en colecciones de objetos que representan instancias de clases, y que las clases están relacionadas mediante herencia. También describe conceptos clave como abstracción, encapsulamiento, modularidad, jerarquía, tipos, persistencia y las relaciones entre clases como asociación, herencia y agregación. Finalmente, presenta representaciones gráficas como diagramas de clases y de secuencia para documentar sistemas orientados a
Este documento presenta los conceptos fundamentales de la programación orientada a objetos (POO). Explica que la POO organiza los programas en colecciones de objetos que representan instancias de clases, y que las clases están relacionadas mediante herencia. También describe conceptos clave como abstracción, encapsulamiento, modularidad, jerarquía, tipos, persistencia y las relaciones entre clases como asociación, herencia y agregación. Finalmente, presenta representaciones gráficas como diagramas de clases y de secuencia para documentar sistemas orientados a
Representación del Conocimiento
Características
Mecanismos para representar el conocimiento
Logica Proposicional
Logica de predicados
reglas de produccion
reglas asociativas
estructura de marcos
guiones
plantillas
Similar a Redes semanticas representacion_frames (20)
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José Luis Jiménez Rodríguez
Junio 2024.
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1. Representacion del conocimiento Redes Semánticas
Redes semánticas
Notas
La lógica como lenguaje de representación tiene dificultades prácticas
Son necesarios mecanismos mas intuitivos y fáciles de usar
La psicología cognitiva afirma:
La representación y recuperación del conocimiento se realiza a partir de
sus relaciones
Las redes semánticas intentan trasladar esa afirmación a un
formalismo
Una red semántica será un grafo donde:
Los nodos representarán conceptos
Los arcos (dirigidos) representarán relaciones entre conceptos
c b e a (LSI-FIB-UPC) Inteligencia Artificial Curso 2006/2007 1 / 18
Representacion del conocimiento Redes Semánticas
Redes semánticas
Notas
Representan un conjunto restringido de la lógica de predicados
Permiten representar de manera declarativa los elementos de un
dominio
Se pueden establecer mecanismos de razonamiento específicos que
permiten responder a preguntas sobre la representación
¿Están relacionados dos conceptos?
¿Qué relaciona dos conceptos?
¿Cual es el concepto mas cercano que relaciona dos conceptos?
Si definimos una semántica más rica sobre las relaciones se pueden
responder preguntas mas complejas
Taxonomías entre conceptos (clase/subclase/instancia)
Generalizaciones/Especializaciones
Ejemplos que conocéis: Diagramas ER, UML
c b e a (LSI-FIB-UPC) Inteligencia Artificial Curso 2006/2007 2 / 18
Representacion del conocimiento Redes Semánticas
Limitaciones de las redes semánticas
Notas
Se han desarrollado muchos formalismos distintos con diferentes
capacidades, no siempre hay un modelo de razonamiento completo
tras ellos
Se mezclan elementos que tienen diferentes niveles de abstracción
Conceptos/instancias/valores
Relaciones/propiedades
Es necesaria una estructuración mas adecuada de la información
Es necesario dotar de una base teórica al modelo de razonamiento
c b e a (LSI-FIB-UPC) Inteligencia Artificial Curso 2006/2007 3 / 18
2. Representacion del conocimiento Frames
Frames
Notas
Son redes semánticas estructuradas
Un Frame es una colección de atributos y la descripción de sus
características
Las relaciones conectan los frames entre si
Hay una división explícita entre relación y atributo
Relaciones y atributos tienen a su vez una estructura que permite
describir su semántica
Son lenguajes de Frames por ejemplo: Diagramas ER, UML
c b e a (LSI-FIB-UPC) Inteligencia Artificial Curso 2006/2007 4 / 18
Representacion del conocimiento Frames
Frames - Razonamiento
Notas
El mecanismo de razonamiento sobre la parte declarativa esta basado
en la lógica de descripción (Description Logic) (también es el
fundamento de la orientación a objetos)
Inclusión entre conceptos (relaciones de especialización/Generalización)
Herencia de valores y atributos
Relaciones conjuntistas (unión, intersección, pertenencia, transitividad)
Los Frames pueden añadir a la parte declarativa una procedimental
Funciones y métodos que reducen el coste de la inferencia
c b e a (LSI-FIB-UPC) Inteligencia Artificial Curso 2006/2007 5 / 18
Representacion del conocimiento Frames
Elementos de los Frames
Notas
Un frame representa un concepto
Esta dividido en una parte declarativa (atributos) y una procedimental
(métodos)
La parte declarativa permite describir la semántica del concepto
(características)
La parte procedimental permite definir como obtener información o
hacer cálculos sobre sus características o las relaciones que pueda
tener con otros frames
Un frame se describirá mediante su nombre y la lista de atributos y
métodos que posee
c b e a (LSI-FIB-UPC) Inteligencia Artificial Curso 2006/2007 6 / 18
3. Representacion del conocimiento Frames
Elementos de los Frames - Frames
Notas
Descripción de un frame:
Frame <nombre>
slot <nombre-slot>1
slot <nombre-slot>1
...
slot <nombre-slot>1
métodos 2
acción <nombre-método> (parámetros) [H/noH]
...
función <nombre-método> (parámetros) devuelve <tipo> [H/noH]
1 Cada slot puede ir acompañado de modificadores respecto a la definición global del slot
2 Las acciones/funciones que describen los métodos usan la variable F como referencia
implícita al frame o instancia de frame en el que se activa el método, y por ello no se ha
de pasar como parámetro
c b e a (LSI-FIB-UPC) Inteligencia Artificial Curso 2006/2007 7 / 18
Representacion del conocimiento Frames
Elementos de los Frames - Relaciones
Notas
Las relaciones permiten conectar conceptos (frames)
Una relación poseerá una descripción que establecerá su semántica,
sus características y su funcionamiento
Las relaciones serán la base del mecanismo de inferencia: la herencia
de propiedades
Dividiremos las relaciones en dos clases:
Taxonómicas: es-un (clase/subclase), instancia-de (instancia/clase)
De usuario: El resto de relaciones
c b e a (LSI-FIB-UPC) Inteligencia Artificial Curso 2006/2007 8 / 18
Representacion del conocimiento Frames
Elementos de los Frames - Slots
Notas
Los slots describen las características del frame
Poseen un conjunto de características (facets) que permiten
establecer su semántica
Dominio, rango, cardinalidad, valor por omisión, ...
Permiten definir procedimientos de manera que se realicen cálculos
bajo ciertos eventos (demons)
Los demons pueden ser:
If-needed (al consultar el slot)
if-added (al asignar valor al slot),
if-removed (al borrar el valor)
if-modified (al modificar el valor)
Los demons no poseen parámetros
Podemos declarar como afecta a los slots el mecanismo de herencia
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4. Representacion del conocimiento Frames
Elementos de los Frames - Slots
Notas
Descripción de un slot (atributo):
Slot <nombre>
++ dominio (lista de frames)
++ rango <tipo-simple>
++ cardinalidad (1 o N)
valor (valor o lista de valores)
demons <tipo-demon>
accion <nombre-accion> / función<nombre-funcion> devuelve <tipo>*
herencia (por rels. taxonómicas: SI/NO; por rels. usuario: SI/NO)
Los facets (propiedades) marcados con ++ son obligatorios en toda descripción de slot
Las acciones/funciones asociadas a los demons de los slots no tienen parámetros. Usan la
variable F como referencia implícita al frame al cual pertenece el slot que activa el demon
Los demons de tipo if-needed solo pueden estar asociados a funciones
Por defecto la herencia por rels. taxonómicas = SI, y por rels. usuario = NO
Para acceder al valor de un slot usaremos la sintaxis <nombre-frame>.<nombre-slot>.
Esta expresión será un valor o una lista dependiendo de la cardinalidad del slot.
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Representacion del conocimiento Frames
Elementos de los Frames - Métodos
Notas
Métodos: son acciones o funciones que permiten obtener información sobre
el frame
Estos métodos pueden invocarse desde frames abstractos (clases) o
frames concretos (instancias)
Pueden ser
heredables (permitimos invocarlos en los descendientes)
no heredables (exclusivos del frame)
Pueden ser invocados con parámetros
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Representacion del conocimiento Frames
Elementos de los Frames - Relaciones
Notas
Relaciones: permiten conectar los frames entre si para expresar su relación
Se define su semántica mediante un conjunto de propiedades:
Dominio, rango, cardinalidad, inversa, transitividad, composición, ...
Se pueden establecer mecanismos procedimentales (demons) que
tienen efecto ante ciertos eventos:
If-added: Si establecemos la relación entre instancias
If-removed: Si eliminamos la relación entre instancias
Establecemos el comportamiento de la relación respecto al mecanismo
de herencia (que slots permite heredar). Dado que las relaciones se
definen bidireccionales, los slots se heredan en el sentido que
corresponda (del frame en el que esta definido al que lo debe heredar)
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5. Representacion del conocimiento Frames
Elementos de los Frames - Relaciones
Notas
Relación <nombre>
++ dominio (lista de frames)
++ rango (lista de frames)
++ cardinalidad (1 o N)
++ inversa <nombre> (cardinalidad: 1 o N)
transitiva SI/NO [por defecto es NO]
compuesta NO/<descripción de la composición> [por defecto es NO]
demons (<tipo-demon> acción <nombre-acción>
herencia (lista de slots) [por defecto es lista vacía]
Los descriptores marcados con ++ son obligatorios en toda descripción de
relación
Las acciones asociadas a los demons de las relaciones no tienen parámetros.
Usan las variables D y R como referencia implícita al frame origen y destino,
respectivamente, de la conexión que se está intentando añadir o eliminar entre
los dos frames.
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Representacion del conocimiento Frames
Elementos de los Frames - Programación
Notas
La expresión <nombre-frame>.<nombre-relación> nos dará el
frame (si la cardinalidad es 1) o la lista de frames (si la cardinalidad
es N) con los cuales esta conectado a través de la relación
<nombre-relación>
Para consultar la cardinalidad se pude usar una funcion predefinida
card(<nombre-frame>.<nombre-relación>)
Relaciones predefinidas:
relación es-un (inversa: tiene-por-subclase) transitiva SI
relación instancia-de (inversa: tiene-por-instancia)
composición: instancia-de ⊗ es-un
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Representacion del conocimiento Frames
Elementos de los Frames - Programación
Notas
Funciones booleanas predefinidas
slot?(<frame>) Nos dice si <frame> posee este slot o no (activando
la herencia si hace falta)
relación?(<frame>)
Nos dice si <frame> esta conectado con algún otro frame a través de
la relación indicada por la función
relación?(<frame-o>,<frame-d>)
Nos dice si existe una conexión entre <frame-o> y <frame-d>
etiquetada con la relación indicada por la función
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6. Representacion del conocimiento Frames
Herencia
Notas
La herencia es el mecanismo básico de deducción en los frames
Permite obtener en un frame el valor o valores de un atributo o su
definición a través de otro frame con el que está relacionado
En el caso de las relaciones taxonómicas la herencia se da por omisión
(se hereda la definición de los slots)
En el resto de las relaciones se ha de establecer de manera explícita
(se hereda el valor de los slots)
Dado un frame es posible que la representación permita heredar un
valor o definicion a través de múltiples relaciones o frames (Herencia
múltiple)
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Representacion del conocimiento Frames
Herencia múltiple
Notas
La herencia múltiple tiene sentido dependiendo de la semántica del
slot heredado
Vuela=si
Ave
es−un es−un
Vuela=no
Ave
Gallina
Doméstica
instancia−de instancia−de
Gertrudis
El algoritmo de distancia inferencial permite establecer cual es el
frame del que se ha de heredar
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Representacion del conocimiento Frames
Algoritmo de distancia inferencial
Notas
1 Buscar el conjunto de frames que permiten heredar el valor del slot
−→ Candidatos
2 Eliminar de Candidatos todo frame que sea padre de otro de la lista
3 Si el número de candidatos es:
1 0 −→ No se puede heredar el slot
2 1 −→ Ese es el valor que buscamos
3 > 1 −→ Problema de herencia múltiple si la cardinalidad del slot no es
N
4 En ocasiones un problema de herencia múltiple podría solucionarse
por métodos procedimentales (demons)
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