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 Artificialwarrionet
La representacion del conocimiento es la manera de facilitar la inferencia (sacar conclusiones) a partir de dicho conocimiento. Analiza cómo pensar formalmente cómo usar un sistema de símbolos para representar un dominio del discurso, junto con funciones que permitan inferir sobre los objetos.
2.5 Razonamiento Monótono
Concepto
Que es la lógica?
Lógica Proposicional
Lógica Proposicional ejemplo
Deducción Lógica
Deducción Lógica ejemplo
Lógica de Primer Orden
Deducción Lógica ejemplo
Esta es una presentacion de la arquitectura 3 capas realizada con informacion recopilada de varios sitios web y de un trabajo elaborado por nosotras en la Universidad
El conocimiento en Inteligencia Artificialwarrionet
La representacion del conocimiento es la manera de facilitar la inferencia (sacar conclusiones) a partir de dicho conocimiento. Analiza cómo pensar formalmente cómo usar un sistema de símbolos para representar un dominio del discurso, junto con funciones que permitan inferir sobre los objetos.
2.5 Razonamiento Monótono
Concepto
Que es la lógica?
Lógica Proposicional
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Deducción Lógica
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Lógica de Primer Orden
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Esta es una presentacion de la arquitectura 3 capas realizada con informacion recopilada de varios sitios web y de un trabajo elaborado por nosotras en la Universidad
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.
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.
Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3.pdfsandradianelly
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ROMPECABEZAS DE ECUACIONES DE PRIMER GRADO OLIMPIADA DE PARÍS 2024. Por JAVIE...JAVIER SOLIS NOYOLA
El Mtro. JAVIER SOLIS NOYOLA crea y desarrolla el “ROMPECABEZAS DE ECUACIONES DE 1ER. GRADO OLIMPIADA DE PARÍS 2024”. Esta actividad de aprendizaje propone retos de cálculo algebraico mediante ecuaciones de 1er. grado, y viso-espacialidad, lo cual dará la oportunidad de formar un rompecabezas. La intención didáctica de esta actividad de aprendizaje es, promover los pensamientos lógicos (convergente) y creativo (divergente o lateral), mediante modelos mentales de: atención, memoria, imaginación, percepción (Geométrica y conceptual), perspicacia, inferencia, viso-espacialidad. Esta actividad de aprendizaje es de enfoques lúdico y transversal, ya que integra diversas áreas del conocimiento, entre ellas: matemático, artístico, lenguaje, historia, y las neurociencias.
Today is Pentecost. Who is it that is here in front of you? (Wang Omma.) Jesus Christ and the substantial Holy Spirit, the only Begotten Daughter, Wang Omma, are both here. I am here because of Jesus's hope. Having no recourse but to go to the cross, he promised to return. Christianity began with the apostles, with their resurrection through the Holy Spirit at Pentecost.
Hoy es Pentecostés. ¿Quién es el que está aquí frente a vosotros? (Wang Omma.) Jesucristo y el Espíritu Santo sustancial, la única Hija Unigénita, Wang Omma, están ambos aquí. Estoy aquí por la esperanza de Jesús. No teniendo más remedio que ir a la cruz, prometió regresar. El cristianismo comenzó con los apóstoles, con su resurrección por medio del Espíritu Santo en Pentecostés.
Representacion del Conocimiento Inteligencia Artificial
1. Universidad FermínToro
Facultad de Ingeniería
Cabudare - Estado. Lara
Representación del Conocimiento en InteligenciaArtificial
Integrante:
Jorge. Escalona
C.I. 17.627.015
Profesor: Edecio. Freitez
Sección: SAIA A
Cabudare, Noviembre 2015
2. Representación del Conocimiento en Inteligencia
Artificial
Es el proceso de transformación de éste a un dominio o un lenguaje
simbólico para ser procesado en un computador.
Es un área de la inteligencia artificial cuyo objetivo
fundamental es representar el conocimiento de una
manera que facilite la inferencia (sacar conclusiones)
a partir de dicho conocimiento.
Es una combinación de estructuras de datos (que nos
permiten representar mediante un formalismo
determinado las "verdades" relevantes en algún
dominio) asociadas con mecanismos interpretativos
que nos permiten manipular el conocimiento
representado a fin de crear soluciones a problemas
nuevos.
3. Representación del Conocimiento en
Inteligencia Artificial
Metodología de Representación del Conocimiento
Hechos
Las verdades que se
quieren representar.
Representación
En un determinado formalismo,
las entidades que queremos
manipular.
Ontología: Forma de representar los conceptos de interés de un determinado
dominio o conocimiento, análogo a una base de datos.
4. Característica Representación del
Conocimiento en Inteligencia Artificial
Cobertura, significa que la representación del conocimiento cubre la
información en anchura y profundidad.
Comprensible por humanos. La representación del conocimiento es vista
como un lenguaje natural, así que la lógica debería fluir libremente.
Consistencia. Siendo consistente, la representación del conocimiento puede
eliminar conocimiento redundante o conflictivo.
Eficiencia.
Facilidad de modificación y actualización.
Soporte de la actividad inteligente que usa la base de conocimiento.
5. Propiedades del Conocimiento en Inteligencia
Artificial
Voluminoso Difícil de caracterizar con
precisión
Incierto/impreciso
Cambia
constantemente
6. Tipos de Conocimiento en Inteligencia Artificial
Conocimiento Declarativo
Son hechos sobre objetos o situaciones. Posee mayor capacidad expresiva, menor
capacidad creativa o computacional. Es conocimiento pasivo, expresado como sentencias
acerca de los hechos del mundo que nos rodea (el saber que hacer). Puede ser
representado con modelos relacionales y esquemas basados en lógica. Los modelos
relacionales pueden representar el conocimiento en forma de árboles, grafos o redes
semánticas. Los esquemas de representación lógica incluyen el uso de lógica proposicional
y lógica de predicados.
7. Tipos de Conocimiento en Inteligencia Artificial
Tipos de Conocimiento Declarativo
Conocimiento Relacional: conjunto de relaciones expresables mediante tablas (como
en una Base de Datos). Hemos de aportar procedimientos que lo enriquezcan Motor
de inferencia genera conocimiento a partir de información.
Conocimiento Heredable: Estructuración jerárquica del conocimiento (taxonomía
jerárquica). Se trata de construir un árbol o grafo de conceptos basado en la
generalización y/o especialización.
Conocimiento Inferible: Conocimiento descrito mediante lógica. Se puede utilizar la
semántica de los operadores y el Modus Ponens para inferir nuevo conocimiento.
8. Tipos de Conocimiento en Inteligencia Artificial
Conocimiento Procedimental
Es aquel conocimiento compilado que se refiere a la forma de realizar una cierta tarea (el
saber cómo hacerlo). Por ejemplo, los pasos necesarios para resolver una ecuación
algebraica son expresados como conocimiento procedimental. Los modelos
procedimentales y sus esquemas de representación almacenan conocimiento en la forma
de cómo hacer las cosas. Pueden estar caracterizados por gramáticas formales, usualmente
implantadas por sistemas o lenguajes procedimentales y sistemas basados en reglas
(sistemas de producción). Por ejemplo, los pasos necesarios para resolver una ecuación
algebraica son expresados como conocimiento procedimental.
9. Tipos de Conocimiento en Inteligencia Artificial
El Conocimiento Heurístico
Es un tipo especial de conocimiento usado por los humanos para resolver problemas
complejos. El adjetivo heurístico significa medio para descubrir. Está relacionado con la
palabra griega heuriskein que significa descubrir, encontrar. Se entiende por heurístico a un
criterio, estrategia, método o truco utilizado para simplificar la solución de problemas.
10. Técnicas de Representación de Conocimiento
en Inteligencia Artificial
Marcos
Reglas
Etiquetado
Redes
Semánticas
11. Propiedades del Sistema de Representación
del Conocimiento en Inteligencia Artificial
Capacidad Expresiva Capacidad Deductiva
Eficiencia Deductiva Eficiencia en la Adquisición
12. La Representación del Conocimiento en
Inteligencia Artificial de ser capaz
Captar generalizaciones.
Ser comprensible.
Fácilmente modificable, incrementable.
Ser usado en diversas situaciones y propósitos.
Permitir diversos grados de detalle.
Captar la incertidumbre, imprecisión.
Representar distinciones importantes.
Focalizar el conocimiento relevante
13. Representación del Conocimiento en
Inteligencia Artificial
Todo problema es más sencillo de resolver si disponemos
de conocimiento específico sobre él. Este conocimiento
dependiente del dominio se combina con el conocimiento
general sobre cómo resolver problemas. Este conocimiento
ha de permitir guiar los mecanismos de inteligencia
artificial para obtener soluciones de manera más
eficientes.