Este documento describe los sistemas basados en el conocimiento, incluyendo sistemas expertos. Representan un paso adelante de los sistemas de información al pretender representar funciones cognitivas humanas como el aprendizaje y el razonamiento. Su orientación es la automatización del análisis de problemas y la toma de decisiones usando conocimiento especializado. Los sistemas expertos representan el conocimiento de especialistas para tareas como diagnóstico y enseñanza.
Este documento presenta una introducción a los sistemas basados en conocimiento y áreas clave de la inteligencia artificial como sistemas expertos y redes neuronales. Explica la historia y definiciones de estos conceptos, así como ejemplos de su aplicación en áreas como la toma de decisiones financieras.
Este documento define los sistemas expertos y describe sus características, evolución, arquitectura y tipos. Un sistema experto es un sistema computarizado que emula el comportamiento de un experto humano para resolver problemas en un dominio de conocimiento específico mediante el uso de reglas y heurísticas. Los sistemas expertos se desarrollaron inicialmente en la década de 1950 y han evolucionado para capturar el conocimiento de expertos de forma simbólica. Tienen ventajas como la permanencia del conocimiento y su disponibilidad para más personas.
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.
Los sistemas expertos captan el conocimiento de expertos humanos para resolver problemas complejos de forma similar a como lo haría un experto. Permiten llevar a cabo tareas que antes solo podían realizar personas con gran experiencia. Están compuestos por una base de conocimientos con la información del dominio de experticia y un motor de inferencia que simula el razonamiento humano para resolver nuevos problemas basándose en dicho conocimiento.
Este documento describe los sistemas expertos, incluyendo su definición, componentes y tipos. Un sistema experto es un programa que utiliza conocimiento y procedimientos de inferencia para resolver problemas complejos como lo haría un experto humano. Los principales componentes de un sistema experto son la base de conocimiento, el motor de inferencia, la adquisición de conocimiento y la interfaz. Existen varios tipos de sistemas expertos como los basados en reglas, probabilísticos, de diagnóstico e interpretación.
Los sistemas expertos son sistemas que emulan el comportamiento de un experto humano para resolver problemas en un área de conocimiento específica mediante el uso de un gran cuerpo de conocimiento especializado representado de forma simbólica. Algunos de los primeros sistemas expertos desarrollados incluyeron MYCIN para el diagnóstico y tratamiento de enfermedades infecciosas y PROSPECTOR para la evaluación de yacimientos minerales.
Un sistema experto es un programa diseñado para actuar como un experto humano en un dominio particular, almacenando y utilizando el conocimiento de dicho dominio para resolver problemas de manera similar a como lo haría un experto. Los sistemas expertos razonan sobre la base de conocimientos y reglas para llegar a conclusiones, explicando su proceso de razonamiento. Han sido aplicados con éxito en diversos campos como medicina y minería.
Este documento presenta una introducción a los sistemas basados en conocimiento y áreas clave de la inteligencia artificial como sistemas expertos y redes neuronales. Explica la historia y definiciones de estos conceptos, así como ejemplos de su aplicación en áreas como la toma de decisiones financieras.
Este documento define los sistemas expertos y describe sus características, evolución, arquitectura y tipos. Un sistema experto es un sistema computarizado que emula el comportamiento de un experto humano para resolver problemas en un dominio de conocimiento específico mediante el uso de reglas y heurísticas. Los sistemas expertos se desarrollaron inicialmente en la década de 1950 y han evolucionado para capturar el conocimiento de expertos de forma simbólica. Tienen ventajas como la permanencia del conocimiento y su disponibilidad para más personas.
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.
Los sistemas expertos captan el conocimiento de expertos humanos para resolver problemas complejos de forma similar a como lo haría un experto. Permiten llevar a cabo tareas que antes solo podían realizar personas con gran experiencia. Están compuestos por una base de conocimientos con la información del dominio de experticia y un motor de inferencia que simula el razonamiento humano para resolver nuevos problemas basándose en dicho conocimiento.
Este documento describe los sistemas expertos, incluyendo su definición, componentes y tipos. Un sistema experto es un programa que utiliza conocimiento y procedimientos de inferencia para resolver problemas complejos como lo haría un experto humano. Los principales componentes de un sistema experto son la base de conocimiento, el motor de inferencia, la adquisición de conocimiento y la interfaz. Existen varios tipos de sistemas expertos como los basados en reglas, probabilísticos, de diagnóstico e interpretación.
Los sistemas expertos son sistemas que emulan el comportamiento de un experto humano para resolver problemas en un área de conocimiento específica mediante el uso de un gran cuerpo de conocimiento especializado representado de forma simbólica. Algunos de los primeros sistemas expertos desarrollados incluyeron MYCIN para el diagnóstico y tratamiento de enfermedades infecciosas y PROSPECTOR para la evaluación de yacimientos minerales.
Un sistema experto es un programa diseñado para actuar como un experto humano en un dominio particular, almacenando y utilizando el conocimiento de dicho dominio para resolver problemas de manera similar a como lo haría un experto. Los sistemas expertos razonan sobre la base de conocimientos y reglas para llegar a conclusiones, explicando su proceso de razonamiento. Han sido aplicados con éxito en diversos campos como medicina y minería.
Este documento describe los sistemas expertos, incluyendo su definición, estructura, tipos, ventajas y desventajas. Un sistema experto es un programa de computadora que emula el razonamiento de un experto humano para resolver problemas dentro de un dominio específico. Los sistemas expertos se componen de bases de conocimiento, motores de inferencia e interfaces de usuario. El documento también analiza DENDRAL, un sistema experto pionero desarrollado en la década de 1960 para ayudar a los químicos a inferir estructuras moleculares
El documento describe las fases del proceso de adquisición de conocimiento para la construcción de sistemas basados en el conocimiento (SBC). Estas fases son: 1) identificación del problema, 2) conceptualización, 3) formalización, 4) implementación y 5) prueba. El objetivo es extraer el conocimiento de expertos humanos y representarlo de forma que pueda ser procesado por un sistema computacional.
Este documento describe los sistemas expertos, incluyendo su historia, definiciones, características, funciones, tipos y arquitectura básica. Los sistemas expertos son programas que simulan el razonamiento de expertos humanos en un dominio específico mediante el uso de reglas y razonamiento basado en conocimiento. Se originaron en la década de 1960 y han evolucionado para resolver una variedad de problemas en diferentes dominios como diagnóstico médico y detección de fallos.
Este documento trata sobre sistemas expertos. Explica brevemente qué son los sistemas expertos, sus características, primeros sistemas expertos y sus aplicaciones, ventajas y limitaciones, tareas que realizan como monitorización, diseño, planificación, control, simulación e instrucción. Finalmente, describe modelos de sistemas expertos.
Este documento proporciona una introducción a los sistemas expertos, definiéndolos, describiendo sus características y componentes principales. Explica que un sistema experto es un programa de computadora que utiliza conocimiento y razonamiento para resolver problemas complejos de manera similar a un experto humano. Describe los componentes clave como la base de conocimiento, la base de hechos y el motor de inferencia, así como módulos opcionales como la adquisición de conocimiento y la explicación.
Los sistemas expertos son aplicaciones informáticas capaces de solucionar problemas que requieren gran conocimiento sobre un tema específico. Existen tres tipos principales: basados en reglas previamente establecidas, basados en casos, y basados en redes bayesianas. Los sistemas expertos tienen ventajas como la permanencia del conocimiento y la rapidez, pero también limitaciones como la falta de sentido común y capacidad de aprendizaje.
El documento describe varios sistemas expertos médicos, incluyendo Mycin, el primer sistema experto desarrollado para diagnosticar enfermedades infecciosas de la sangre, Puff para diagnosticar enfermedades pulmonares, y Guidon, un sistema desarrollado para ayudar a estudiantes a diagnosticar casos clínicos mediante la provisión de información adicional y reorientación.
Este documento describe los sistemas expertos, incluyendo su estructura, tipos, tareas, ventajas, limitaciones y características. Un sistema experto es una aplicación que simula el comportamiento de un experto humano en un dominio específico mediante el uso de una base de conocimientos y reglas de inferencia. Los principales componentes de un sistema experto son la base de conocimientos, la base de hechos, el motor de inferencia y la interfaz de usuario.
Este documento presenta el desarrollo de una aplicación de sistema experto para la selección de herramientas Web 2.0. Primero, define el problema y los objetivos del proyecto. Luego, revisa los antecedentes y bases teóricas sobre sistemas expertos, Web 2.0 e Internet. Finalmente, describe la metodología de desarrollo del sistema experto, incluyendo las fases de análisis, diseño y construcción de la aplicación. El objetivo es crear una herramienta que asesore automáticamente sobre la mejor herramient
Este documento describe los sistemas expertos, incluyendo su historia, definiciones, características, tipos, arquitectura y componentes. Los sistemas expertos imitan el razonamiento de expertos humanos en dominios específicos mediante el uso de reglas y probabilidades. Su arquitectura típica incluye una base de conocimiento, motor de inferencia, y subsistemas para la adquisición de conocimiento, interfaz de usuario y ejecución de órdenes.
Los sistemas expertos (SE) son programas que imitan el razonamiento de un experto humano para resolver problemas de un dominio específico. Los SE almacenan y aplican el conocimiento de expertos humanos a través de reglas y deducciones lógicas. Algunos ejemplos tempranos de SE incluyen MYCIN para diagnóstico médico y PROSPECTOR para encontrar yacimientos minerales. Los SE modernos se utilizan en una variedad de campos como finanzas, manufactura y medicina.
Exposicion sistemas expertos gomes zarur pallareszarurs
Este documento presenta información sobre sistemas expertos. Explica que los sistemas expertos son programas diseñados para resolver problemas en un área específica simulando la inteligencia humana. Describe tres tipos principales de sistemas expertos - basados en reglas, basados en casos y redes bayesianas. También incluye la historia y ejemplos de sistemas expertos tempranos y las ventajas de utilizar sistemas expertos.
El documento describe los sistemas expertos, incluyendo su definición como sistemas informáticos que simulan el razonamiento de un experto humano. Explica que contienen una base de conocimientos y un conjunto de reglas para aplicar este conocimiento. También detalla algunas ventajas y limitaciones de los sistemas expertos, así como su arquitectura básica que incluye las bases de conocimiento, hechos e inferencia.
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.
Este documento describe los principales componentes de un sistema experto y cómo fluye la información entre ellos. Explica que los expertos humanos proveen el conocimiento inicial a los ingenieros de conocimiento, quienes lo codifican en la base de conocimiento. Luego, el motor de inferencia usa este conocimiento junto con los datos de entrada para sacar conclusiones, las cuales son explicadas al usuario a través de la interfaz de usuario. El sistema también puede aprender nueva información o ejecutar acciones basadas en sus conclusiones.
Este documento describe los sistemas expertos, incluyendo su definición como programas de computadora que imitan el comportamiento de expertos humanos para resolver problemas en un dominio específico. Explica que un sistema experto consta de una base de conocimientos, una base de hechos y un motor de inferencias. También clasifica los sistemas expertos y describe algunos ejemplos notables como MYCIN para diagnósticos médicos y XCON para configurar sistemas de computadoras.
Este documento describe los sistemas expertos, que simulan el conocimiento de expertos humanos en un área específica. Menciona ejemplos como cajeros automáticos y sistemas de control de tráfico, y explica que los sistemas expertos son útiles cuando el conocimiento es difícil de adquirir o está sujeto a cambios frecuentes, o cuando los expertos humanos son caros o escasos. Además, clasifica los problemas en deterministas y estocásticos, y cómo los sistemas expertos pueden usar reglas lógicas o
Este documento introduce los sistemas expertos, incluyendo su evolución histórica desde los años 1950, definiciones y componentes clave. Explica que los sistemas expertos son programas que resuelven problemas que requieren experiencia humana mediante el uso de representaciones del conocimiento. Además, describe los tipos principales de sistemas expertos y las fases del desarrollo de estos sistemas.
Este documento describe los sistemas expertos, que son aplicaciones informáticas capaces de emular el comportamiento de un experto humano para resolver problemas complejos. Explica que los sistemas expertos contienen una base de conocimientos con la experiencia de expertos humanos y reglas para aplicar ese conocimiento. También describe las ventajas, limitaciones y tipos principales de sistemas expertos, así como ejemplos notables como Mycin para diagnósticos médicos.
Este documento describe los sistemas expertos, incluyendo su estructura básica, tipos, ventajas y desventajas. Un sistema experto es un programa informático que utiliza conocimientos de un experto humano para resolver problemas complejos de un dominio específico. Se compone de una base de conocimientos, base de hechos, motor de inferencia y módulos de justificación. Los sistemas expertos se utilizan comúnmente para la solución de problemas, diagnóstico, planificación, simulación, control e instrucción.
7 AnáLisis De Un Sistema Basado En Reglas DifusasESCOM
Tema 7: Análisis de Sistemas Basados en
Reglas Difusas para Control
1. Introducción
2. Análisis de Fiabilidad
2.1. Análisis estático
2.2. Estabilidad en control difuso
3. Análisis de Interpretabilidad
Este documento describe los sistemas expertos, incluyendo su definición, estructura, tipos, ventajas y desventajas. Un sistema experto es un programa de computadora que emula el razonamiento de un experto humano para resolver problemas dentro de un dominio específico. Los sistemas expertos se componen de bases de conocimiento, motores de inferencia e interfaces de usuario. El documento también analiza DENDRAL, un sistema experto pionero desarrollado en la década de 1960 para ayudar a los químicos a inferir estructuras moleculares
El documento describe las fases del proceso de adquisición de conocimiento para la construcción de sistemas basados en el conocimiento (SBC). Estas fases son: 1) identificación del problema, 2) conceptualización, 3) formalización, 4) implementación y 5) prueba. El objetivo es extraer el conocimiento de expertos humanos y representarlo de forma que pueda ser procesado por un sistema computacional.
Este documento describe los sistemas expertos, incluyendo su historia, definiciones, características, funciones, tipos y arquitectura básica. Los sistemas expertos son programas que simulan el razonamiento de expertos humanos en un dominio específico mediante el uso de reglas y razonamiento basado en conocimiento. Se originaron en la década de 1960 y han evolucionado para resolver una variedad de problemas en diferentes dominios como diagnóstico médico y detección de fallos.
Este documento trata sobre sistemas expertos. Explica brevemente qué son los sistemas expertos, sus características, primeros sistemas expertos y sus aplicaciones, ventajas y limitaciones, tareas que realizan como monitorización, diseño, planificación, control, simulación e instrucción. Finalmente, describe modelos de sistemas expertos.
Este documento proporciona una introducción a los sistemas expertos, definiéndolos, describiendo sus características y componentes principales. Explica que un sistema experto es un programa de computadora que utiliza conocimiento y razonamiento para resolver problemas complejos de manera similar a un experto humano. Describe los componentes clave como la base de conocimiento, la base de hechos y el motor de inferencia, así como módulos opcionales como la adquisición de conocimiento y la explicación.
Los sistemas expertos son aplicaciones informáticas capaces de solucionar problemas que requieren gran conocimiento sobre un tema específico. Existen tres tipos principales: basados en reglas previamente establecidas, basados en casos, y basados en redes bayesianas. Los sistemas expertos tienen ventajas como la permanencia del conocimiento y la rapidez, pero también limitaciones como la falta de sentido común y capacidad de aprendizaje.
El documento describe varios sistemas expertos médicos, incluyendo Mycin, el primer sistema experto desarrollado para diagnosticar enfermedades infecciosas de la sangre, Puff para diagnosticar enfermedades pulmonares, y Guidon, un sistema desarrollado para ayudar a estudiantes a diagnosticar casos clínicos mediante la provisión de información adicional y reorientación.
Este documento describe los sistemas expertos, incluyendo su estructura, tipos, tareas, ventajas, limitaciones y características. Un sistema experto es una aplicación que simula el comportamiento de un experto humano en un dominio específico mediante el uso de una base de conocimientos y reglas de inferencia. Los principales componentes de un sistema experto son la base de conocimientos, la base de hechos, el motor de inferencia y la interfaz de usuario.
Este documento presenta el desarrollo de una aplicación de sistema experto para la selección de herramientas Web 2.0. Primero, define el problema y los objetivos del proyecto. Luego, revisa los antecedentes y bases teóricas sobre sistemas expertos, Web 2.0 e Internet. Finalmente, describe la metodología de desarrollo del sistema experto, incluyendo las fases de análisis, diseño y construcción de la aplicación. El objetivo es crear una herramienta que asesore automáticamente sobre la mejor herramient
Este documento describe los sistemas expertos, incluyendo su historia, definiciones, características, tipos, arquitectura y componentes. Los sistemas expertos imitan el razonamiento de expertos humanos en dominios específicos mediante el uso de reglas y probabilidades. Su arquitectura típica incluye una base de conocimiento, motor de inferencia, y subsistemas para la adquisición de conocimiento, interfaz de usuario y ejecución de órdenes.
Los sistemas expertos (SE) son programas que imitan el razonamiento de un experto humano para resolver problemas de un dominio específico. Los SE almacenan y aplican el conocimiento de expertos humanos a través de reglas y deducciones lógicas. Algunos ejemplos tempranos de SE incluyen MYCIN para diagnóstico médico y PROSPECTOR para encontrar yacimientos minerales. Los SE modernos se utilizan en una variedad de campos como finanzas, manufactura y medicina.
Exposicion sistemas expertos gomes zarur pallareszarurs
Este documento presenta información sobre sistemas expertos. Explica que los sistemas expertos son programas diseñados para resolver problemas en un área específica simulando la inteligencia humana. Describe tres tipos principales de sistemas expertos - basados en reglas, basados en casos y redes bayesianas. También incluye la historia y ejemplos de sistemas expertos tempranos y las ventajas de utilizar sistemas expertos.
El documento describe los sistemas expertos, incluyendo su definición como sistemas informáticos que simulan el razonamiento de un experto humano. Explica que contienen una base de conocimientos y un conjunto de reglas para aplicar este conocimiento. También detalla algunas ventajas y limitaciones de los sistemas expertos, así como su arquitectura básica que incluye las bases de conocimiento, hechos e inferencia.
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.
Este documento describe los principales componentes de un sistema experto y cómo fluye la información entre ellos. Explica que los expertos humanos proveen el conocimiento inicial a los ingenieros de conocimiento, quienes lo codifican en la base de conocimiento. Luego, el motor de inferencia usa este conocimiento junto con los datos de entrada para sacar conclusiones, las cuales son explicadas al usuario a través de la interfaz de usuario. El sistema también puede aprender nueva información o ejecutar acciones basadas en sus conclusiones.
Este documento describe los sistemas expertos, incluyendo su definición como programas de computadora que imitan el comportamiento de expertos humanos para resolver problemas en un dominio específico. Explica que un sistema experto consta de una base de conocimientos, una base de hechos y un motor de inferencias. También clasifica los sistemas expertos y describe algunos ejemplos notables como MYCIN para diagnósticos médicos y XCON para configurar sistemas de computadoras.
Este documento describe los sistemas expertos, que simulan el conocimiento de expertos humanos en un área específica. Menciona ejemplos como cajeros automáticos y sistemas de control de tráfico, y explica que los sistemas expertos son útiles cuando el conocimiento es difícil de adquirir o está sujeto a cambios frecuentes, o cuando los expertos humanos son caros o escasos. Además, clasifica los problemas en deterministas y estocásticos, y cómo los sistemas expertos pueden usar reglas lógicas o
Este documento introduce los sistemas expertos, incluyendo su evolución histórica desde los años 1950, definiciones y componentes clave. Explica que los sistemas expertos son programas que resuelven problemas que requieren experiencia humana mediante el uso de representaciones del conocimiento. Además, describe los tipos principales de sistemas expertos y las fases del desarrollo de estos sistemas.
Este documento describe los sistemas expertos, que son aplicaciones informáticas capaces de emular el comportamiento de un experto humano para resolver problemas complejos. Explica que los sistemas expertos contienen una base de conocimientos con la experiencia de expertos humanos y reglas para aplicar ese conocimiento. También describe las ventajas, limitaciones y tipos principales de sistemas expertos, así como ejemplos notables como Mycin para diagnósticos médicos.
Este documento describe los sistemas expertos, incluyendo su estructura básica, tipos, ventajas y desventajas. Un sistema experto es un programa informático que utiliza conocimientos de un experto humano para resolver problemas complejos de un dominio específico. Se compone de una base de conocimientos, base de hechos, motor de inferencia y módulos de justificación. Los sistemas expertos se utilizan comúnmente para la solución de problemas, diagnóstico, planificación, simulación, control e instrucción.
7 AnáLisis De Un Sistema Basado En Reglas DifusasESCOM
Tema 7: Análisis de Sistemas Basados en
Reglas Difusas para Control
1. Introducción
2. Análisis de Fiabilidad
2.1. Análisis estático
2.2. Estabilidad en control difuso
3. Análisis de Interpretabilidad
Este documento introduce la lógica difusa y sus componentes principales: la fuzzificación, las reglas de inferencia y la defuzzificación. Explica que la lógica difusa se basa en grados de verdad en lugar de valores booleanos y permite modelar sistemas no lineales. Además, describe brevemente algunas aplicaciones como sistemas de control y electrodomésticos.
El documento describe las cinco áreas funcionales básicas de una empresa: 1) Dirección General, que establece los objetivos y toma decisiones; 2) Administración, que se encarga del funcionamiento general; 3) Contabilidad y Finanzas, que lleva los registros monetarios; 4) Mercadotecnia y Ventas, que desarrolla la estrategia comercial; y 5) Producción, que fabrica los productos o servicios. Cada área juega un papel clave en el éxito de la operación de la empresa.
3 Variables LingüíSticas, Variables Difusas Y Reglas DifusasESCOM
Este documento describe variables lingüísticas, variables difusas y reglas difusas. Las variables lingüísticas toman valores representados por términos lingüísticos asociados a conjuntos difusos. Las variables difusas también toman valores de conjuntos difusos pero sin descripción lingüística. Las reglas difusas expresan conocimiento en forma de proposiciones del tipo "si-entonces" que pueden ser atómicas o compuestas.
La lógica difusa se basa en valores relativos en lugar de valores absolutos. Fue formulada en 1965 y se adapta mejor al mundo real que la lógica binaria tradicional. Se utiliza en sistemas de control y para tomar decisiones cuando los procesos son complejos y no hay modelos matemáticos precisos. Algunos ejemplos de aplicaciones incluyen sistemas de control de aire acondicionado, cámaras y electrodomésticos.
El documento resume las principales áreas funcionales de una empresa, incluyendo producción, finanzas, recursos humanos y mercadotecnia. Explica que una empresa está compuesta de personas y recursos que buscan satisfacer las necesidades de los propietarios, trabajadores, clientes, proveedores y la sociedad. También destaca que las empresas deben adaptarse a los cambios para subsistir y satisfacer equitativamente a todos los grupos involucrados.
Introducción.
2. Ejemplos de Sistemas basados en reglas
difusas.
1. Sistemas de control difuso.
2. Sistemas expertos difusos.
3. Minería de datos difusos.
3. Estructura básica de un sistema basado en
reglas difusas (SBRD) .
4. Tipos de sistemas basados en reglas difusas.
5. Arquitectura detallada.
1. Interfaz de Fuzzificación.
2. Base de Conocimiento.
1. Base de Datos.
2. Base de Reglas.
3. Motor de inferencia en un SBRD tipo Mamdani.
4. Interfaz de defuzzificación.
5. Motor de inferencia en un SBRD tipo TSK.
El documento describe las cinco áreas funcionales básicas de una empresa: la dirección general, la administración, el mercadeo y ventas, la producción, y el área contable y financiera. Cada área se encarga de un aspecto clave del funcionamiento y objetivos de la empresa.
La empresa y sus areas funcionales presentacion para defensaZalimanunezc
El documento describe las diferentes áreas funcionales de una empresa y su importancia para lograr los objetivos de la organización. Explica que las áreas funcionales incluyen producción, comercialización, finanzas, administración y recursos humanos. Cada área realiza actividades y funciones específicas que son interdependientes y contribuyen al éxito general de la empresa.
1) El documento introduce los conceptos básicos de la lógica difusa, incluyendo conjuntos difusos, variables lingüísticas, distribuciones de posibilidad y reglas difusas si-entonces. 2) Explica dos ejemplos de problemas de control que pueden modelarse usando lógica difusa. 3) Describe las funciones de membresía que definen la pertenencia gradual de elementos a conjuntos difusos y las operaciones básicas en conjuntos difusos como unión e intersección.
Este documento describe las principales áreas funcionales de una empresa, incluyendo producción, mercadotecnia, finanzas y recursos humanos. La producción se encarga de formular los métodos para elaborar productos y servicios suministrando mano de obra, equipo y materiales. La mercadotecnia se enfoca en el precio, promoción y distribución de productos. El área financiera obtiene fondos y suministra capital para cada departamento. Finalmente, recursos humanos recluta, selecciona y capacita empleados para alinearlos
El documento describe las principales áreas funcionales de una organización. Generalmente una empresa está formada por al menos cinco áreas funcionales básicas: dirección, administración, mercado/ventas, producción y contabilidad/finanzas. Otras áreas funcionales comunes incluyen recursos humanos, sistemas e investigación y desarrollo. Cada área funcional juega un papel importante en el logro de los objetivos generales de la empresa.
El documento describe las reglas de inferencia lógica de predicados como modus ponens, modus tollens, silogismo hipotético, silogismo disyuntivo, conjunción, simplificación, adición y dilema constructivo. También introduce la resolución como una técnica poderosa para probar teoremas en lógica que constituye la técnica básica de inferencia en PROLOG.
Las reglas de inferencia son esquemas formales que permiten derivar conclusiones a partir de premisas. Existen diferentes tipos de inferencia como la deductiva, inductiva y abductiva. Algunas reglas de inferencia comunes son modus ponens, modus tollens y leyes de simplificación y adición. Las reglas de inferencia son importantes para casi todos los campos de la ciencia, especialmente las matemáticas.
Este documento presenta las reglas de inferencia lógica para validar argumentos cuyas premisas y conclusiones son proposiciones no cuantificadas. Define las premisas, conclusión y objetivo del juego lógico. Explica las reglas de Modus Ponens, Silogismo y Modus Tollens, y cómo usarlas para justificar la validez de un argumento de manera deductiva en menos pasos que con tablas de verdad. También introduce cuatro reglas adicionales para argumentos con cuantificadores.
El documento describe las principales áreas funcionales de una empresa. Estas incluyen la dirección general, administración, mercadeo y ventas, producción, contabilidad y finanzas, y recursos humanos. Cada área es responsable de funciones específicas que contribuyen al éxito general de la empresa y al cumplimiento de sus objetivos.
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
Los sistemas expertos son programas informáticos que imitan el razonamiento de un experto humano en un dominio específico para resolver problemas. Están compuestos de una base de conocimientos que contiene la información y reglas de uno o más expertos, y un motor de inferencia que modela el proceso de razonamiento. Los sistemas expertos se utilizan comúnmente para tareas como diagnóstico, monitorización, diseño y planificación.
Este documento describe los sistemas expertos, incluyendo sus antecedentes, definición, características, adquisición de conocimiento y desarrollo. Explica que los sistemas expertos permiten que las máquinas razonen como expertos humanos dentro de un dominio de conocimiento limitado.
1. El documento describe los componentes y características de los sistemas expertos, incluyendo la base de conocimientos, mecanismo de inferencia, componente explicativo e interfaz de usuario.
2. Los sistemas expertos imitan el razonamiento de un experto humano para resolver problemas complejos mediante el uso de reglas y conocimiento especializado almacenado durante el desarrollo del sistema.
3. Existen diferentes tipos de sistemas expertos como los basados en reglas, casos o redes bayesianas.
Este documento presenta una introducción a los sistemas expertos. Explica que los sistemas expertos permiten que las máquinas razonen como lo haría un experto humano en un dominio de conocimiento específico. Luego describe brevemente la historia, componentes y aplicaciones de los sistemas expertos.
Este documento discute la capacitación de analistas de sistemas. Explica que los analistas deben tener habilidades de abstracción y análisis, así como conocimientos de técnicas de análisis de sistemas de información. También destaca que la capacitación debe ajustarse al tipo de usuario y planificarse cuidadosamente, teniendo en cuenta factores como quién capacitará y los objetivos de la capacitación.
Este documento presenta una introducción a los sistemas expertos. Explica que son programas que capturan el conocimiento de un experto humano y tratan de imitar su proceso de razonamiento para resolver problemas en un dominio específico. Además, describe brevemente los componentes clave de los sistemas expertos como la base de conocimientos, la base de hechos y el motor de inferencia.
Este documento trata sobre sistemas expertos. Explica que los sistemas expertos son programas de computación derivados de la inteligencia artificial que simulan el razonamiento de un experto humano. Describe que los sistemas expertos constan de una base de conocimiento que contiene las reglas y heurísticas de un dominio, y un motor de inferencia que aplica métodos de razonamiento. También habla sobre la ingeniería del conocimiento, que es el proceso de diseñar y construir sistemas expertos capturando el conocimiento de un experto.
Los sistemas expertos son sistemas computarizados que emulan el comportamiento de un experto humano para resolver problemas en un área de conocimiento específica. Los sistemas expertos se caracterizan por representar y utilizar conocimiento especializado, razonar, mostrar el mismo comportamiento de un experto, y explicar su razonamiento. Algunos ejemplos de sistemas expertos incluyen sistemas de diagnóstico, diseño, planificación, interpretación y predicción.
Este documento presenta una introducción a los sistemas expertos. Explica que los sistemas expertos son programas informáticos que simulan el razonamiento de un experto humano en un dominio específico. Describe los componentes clave de un sistema experto como la base de conocimientos, la base de hechos y el motor de inferencia. También resume algunas aplicaciones notables de sistemas expertos en medicina, mantenimiento industrial y otros campos.
Este documento trata sobre sistemas expertos. Define a los sistemas expertos como sistemas que emulan el comportamiento de un experto humano para resolver problemas en un área de conocimiento específica. Explica las características, evolución, arquitectura típica y tipos de sistemas expertos. También discute las ventajas e inconvenientes de los sistemas expertos en comparación con expertos humanos.
El documento presenta una introducción a los sistemas expertos, definiéndolos como sistemas informáticos capaces de resolver problemas que requieren conocimiento especializado en un dominio específico, imitando el razonamiento de un experto humano. Explica que los sistemas expertos constan de una base de conocimientos con reglas e información de expertos, y un motor de inferencia que aplica la lógica a los hechos conocidos para deducir nuevos conocimientos. Finalmente, menciona algunos ejemplos históricos de sistemas
El documento define los sistemas expertos y describe sus componentes principales. Un sistema experto es una máquina que piensa y razona como un experto humano mediante el uso de una base de conocimiento y un motor de inferencia. Los componentes clave incluyen la base de conocimiento, el motor de inferencia, la interfaz de usuario y subsistemas para la adquisición de conocimiento, explicación y aprendizaje.
Este documento describe los conceptos clave de los sistemas expertos, incluyendo su estructura básica, tipos, ventajas y desventajas. Explica que un sistema experto es un conjunto de programas que posee el conocimiento de uno o más expertos para resolver problemas en un área específica. Describe también algunas aplicaciones como monitoreo, diseño, planificación, control, simulación e instrucción.
Los sistemas expertos (SE) son programas que imitan el razonamiento de un experto humano para resolver problemas de un dominio específico. Los SE almacenan y aplican el conocimiento de expertos humanos a través de reglas y deducciones lógicas. Algunos ejemplos tempranos de SE incluyen MYCIN para diagnóstico médico y PROSPECTOR para encontrar yacimientos minerales. Los SE modernos se utilizan en una variedad de campos como finanzas, manufactura y medicina.
Los sistemas expertos (SE) son programas que imitan el razonamiento de un experto humano para resolver problemas de un dominio específico. Los SE almacenan y aplican el conocimiento de expertos humanos a través de reglas y deducciones lógicas. Algunos ejemplos tempranos de SE incluyen MYCIN para diagnósticos médicos y PROSPECTOR para encontrar yacimientos minerales. Los SE modernos se utilizan en una variedad de campos como finanzas, manufactura y medicina.
Este documento describe el desarrollo de un sistema experto para diagnosticar fallas en computadoras usando Prolog. Explica brevemente los sistemas expertos y su importancia, y luego detalla el modelado del problema, el diseño de reglas y la implementación del sistema experto para diagnosticar fallas en computadoras basado en síntomas provistos por el usuario.
Este documento describe el desarrollo de un sistema experto para diagnosticar fallas en computadoras usando Prolog. Explica brevemente los sistemas expertos y su importancia, y luego detalla el modelado del problema, el diseño de reglas y la implementación del sistema experto para diagnosticar fallas en computadoras basado en síntomas provistos por el usuario.
Este documento describe el desarrollo de un sistema experto para diagnosticar fallas en computadoras usando Prolog. Explica brevemente los sistemas expertos y su importancia, y luego detalla el modelado del problema, el diseño de reglas y la implementación del sistema experto para diagnosticar fallas en computadoras basado en síntomas provistos por el usuario.
Este documento describe la arquitectura cliente-servidor. Define los elementos principales como el cliente y el servidor, y explica que el cliente solicita servicios del servidor. También describe la evolución de esta arquitectura desde las computadoras centrales hasta la era actual de redes distribuidas. Finalmente, cubre temas como los tipos de clientes y servidores, las características del modelo cliente-servidor y los estilos de presentación distribuida, remota y lógica distribuida.
Este documento describe los diagramas de casos de uso y su importancia para el desarrollo de sistemas. Explica que los casos de uso describen las interacciones entre actores y el sistema y ayudan a los usuarios a explicar cómo pretenden usar el sistema. También define actores, casos de uso y las relaciones entre ellos, incluyendo la inclusión de un caso de uso en otro.
Este documento presenta una introducción a la plataforma Microsoft .NET, describiendo sus componentes fundamentales como el Common Language Runtime, los assemblies, la biblioteca de clases .NET y la especificación Common Language. También cubre temas como las ventajas de .NET como la unificación de modelos de programación y la simplificación del desarrollo de aplicaciones.
Este documento describe los conceptos básicos de la orientación a objetos, incluyendo clases, objetos, herencia, encapsulamiento, polimorfismo e interfaces. Explica que la orientación a objetos modela el mundo real representando entidades como objetos que interactúan entre sí. También introduce los diagramas UML para modelar clases y sus relaciones.
Este documento introduce los conceptos básicos de programación orientada a objetos en los lenguajes C# y Visual Basic.NET. Explica las similitudes y diferencias en la sintaxis de ambos lenguajes, incluyendo declaración de variables, tipos de datos, operadores, estructuras de control, clases y métodos. También cubre temas como compiladores, alcance, conversiones de tipos, arreglos y entry points.
Este documento presenta los fundamentos de la programación, incluyendo temas como lenguajes de programación, resolución de problemas, tipos de datos, variables, estructuras de control, procedimientos, funciones, arrays y el estilo de programación. El objetivo es mostrar estos conceptos básicos a través de ejemplos y prácticas utilizadas en el desarrollo de aplicaciones.
José Luis Jiménez Rodríguez
Junio 2024.
“La pedagogía es la metodología de la educación. Constituye una problemática de medios y fines, y en esa problemática estudia las situaciones educativas, las selecciona y luego organiza y asegura su explotación situacional”. Louis Not. 1993.
En la ciudad de Pasto, estamos revolucionando el acceso a microcréditos y la formalización de microempresarios informales con nuestra aplicación CrediAvanza. Nuestro objetivo es empoderar a los emprendedores locales proporcionándoles una plataforma integral que facilite el acceso a servicios financieros y asesoría profesional.
1. SISTEMAS BASADOS EN EL CONOCIMIENTO REALIZADO POR: Maria José Flores Z. CATEDRÁTICO: Ing. Pablo Mora. 10 mo Ciclo SISTEMAS
2. Representan un paso delante de los sistemas de información convencionales al pretender representar funciones cognitivas del ser humano como el aprendizaje y el razonamiento. Su orientación es la automatización del análisis de problemas, la búsqueda de soluciones, la toma de decisiones y el empleo de conocimiento especializado en un campo específico de aplicación. SISTEMAS BASADOS EN EL CONOCIMIENTO Dentro de estos se encuentran los Sistemas Expertos, los cuales están encargados de representar el conocimiento de los especialistas de una rama en la procura de su aprovechamiento para tareas de diagnóstico, enseñanza y control. La composición de los Sistemas basados en Conocimiento consta de: Un mecanismo de aprendizaje, una base de conocimientos, un motor de razonamiento, y medios de comunicación hombre-máquina. INTELIGENCIA ARTIFICIAL
3. Los sistemas basados en conocimiento se consideran una extensión - un paso tecnológico - de los sistemas de información cuyos alcances y complejidad son mayores. Extensión a los sistemas basados en conocimiento Aprender Evolucionar Adaptar Razonar Tomar Decisiones Analizar Problemas Emular Al experto Humano Generar Alternativas de Solución Contener conocimiento empírico, mundano y del lenguaje. Generar el Conocimiento a partir del que no se posee INTELIGENCIA ARTIFICIAL
4.
5. La investigación en el campo los S.E. comenzó a mediados de los años sesenta con un alcance limitado y se orientaron hacia juegos o temas altamente académicos. Luego en los campos de la medicina, química, industria y la administración.
6. Los S.E. captan el conocimiento básico que permite a una persona desempeñarse como un experto frente a problemas complicados.
7. Las características más relevantes de los S.E., es su capacidad para enfrentar problemas que constituyen un reto del mundo real, por medio de la aplicación de procesos que reflejan el discernimiento y la intuición humana. LA ELITE DE LOS SISTEMAS BASADOS EN CONOCIMIENTO INTELIGENCIA ARTIFICIAL
9. Es un sistema computacional que adquiere conocimiento especializado en un campo específico para explotarlo mediante métodos de razonamiento que emulan el desempeño del experto humano en la solución de problemas. DEFINICIÓN INTELIGENCIA ARTIFICIAL
11. El Verificador: Intenta comprobar la validez del desempeño del sistema. Tutor: Brinda información adicional al sistema o modifica el conocimiento que va estar presente en el sistema Alumno: Busca rápidamente desarrollar pericia personal relacionada con el área específica mediante la recuperación de conocimientos organizados y condensados del sistema. Cliente: Aprovecha la pericia del sistema en el desempeño de tareas específicas. INTELIGENCIA ARTIFICIAL ARQUITECTURA
12. Interactuar con el usuario: Inicia, desarrolla, suspende, reanuda y concluye la sesión. Establecer el protocolo de diálogo: Mediante parámetros, menues, íconos, lenguaje natural o cualquier otro medio de expansión, como el reconocimiento de voz y sensores y servomecanismos que operan en tiempo real Explicar el comportamiento del sistema: Debe ser capaz de argumentar las razones por las que formula cierta pregunta, hace un razonamiento y llega a una conclusión específica. INTELIGENCIA ARTIFICIAL ARQUITECTURA
13. Representar los mecanismos de solución: Son los procedimientos que identifican y resuelven el problema, además de evaluar las alternativas de solución. Implementar los criterios de búsqueda: Conforme a la naturaleza del problema, diseña búsqueda ciegas, heurísticas o aplica métodos más ad-hoc, como agenda, alfa-beta y pizarrón Fundamentar la inferencia: Congruente al tipo de conocimiento representado en la “base de conocimientos” establece el método de inferencia correspondiente; por ejemplo; al emplear reglas de predicados entonces hará uso de la resolución unificación. El motor es considerado el núcleo del Sistema Experto donde descansa la parte “procedural”. INTELIGENCIA ARTIFICIAL ARQUITECTURA
14. El formalismo para representar conocimiento: Emplea una o varias técnicas que permiten caracterizar y organizar conocimiento específico; por ejemplo; “redes semánticas” y “scripts”. Un administrador: Responsable del almacenamiento, recuperación y actualización en las estructuras de representación correspondientes. Servicio: Es el mecanismo encargado de responder a las demandas de acceso a elementos específicos de conocimiento (reglas, hechos, objetos, etc.) efectuados por el motor de inferencia y el módulo de aprendizaje. INTELIGENCIA ARTIFICIAL ARQUITECTURA
15. Mecanismo de Aprendizaje Es el módulo responsable de adquirir nuevo conocimiento y actualizar el existente, alterando a los subsistemas: Base de conocimientos: Modifica las declaraciones de conocimiento, agrega nuevas, verifica la consistencia entre ellas, resolviendo los conflictos. Máquina de Inferencia: Puede cambiar los mecanismos de inferencia, depurar las heurísticas y métodos de búsqueda, en aras de hacer más eficiente la solución de problemas, aprovechando la experiencia en la solución de problemas semejantes. INTELIGENCIA ARTIFICIAL ARQUITECTURA
16. Base de Datos Es el depósito de conocimiento complementario a la “base de conocimientos” que por su naturaleza, representación y manipulación se concibe como dato o información. Almacenamiento de datos. Todos aquellos elementos del dominio de conocimiento del S.E., los específicos al problema y los particulares del usuario pueden registrarse en archivos o tablas convencionales. Administración: Ofrece los servicios de inserción, acceso, actualización y borrado de datos, seguridad, integridad, confiabilidad, respaldo y restauración y monitoreo de la información. INTELIGENCIA ARTIFICIAL ARQUITECTURA
17. Memoria de Trabajo El depósito de almacenamiento del código, conocimiento y resultado de las inferencias que se genera a lo largo de la sesión, donde se desarrolla la solución del problema. En esta área se realiza. La representación del “espacio de estados”: La administración de la red o estructura de conocimientos: Normalmente la “memoria de trabajo” se implementa en la “memoria principal” del ordenador con el posible respaldo del almacenamiento secundario. INTELIGENCIA ARTIFICIAL ARQUITECTURA
18. Se representa como un modelo de “ciclo de vida”, que se divide a su vez en varios más pequeños que pretenden alcanzar metas muy concretas sujetas a revisión y corrección, como se muestra en la Figuras 4 y 5: Metodología Construcción S.E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
19. REVISIÓN DEL PROBLEMA Mediante la investigación de campo, análisis documental, observación, entrevistas y sesiones de “Lluvia de ideas” se procede a identificar los tipos de problema a resolver. Metodología Construcción S.E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
20. REVISIÓN DEL PROBLEMA Para seleccionar aquellos candidatos, cada uno de los elementos en la lista original se evalúa con relación a un conjunto de criterios de filtración. Metodología Construcción S.E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
21. REVISIÓN DEL PROBLEMA Es un análisis detallado de lo adecuado que resulta el dominio para la aplicación de un S.E. Criterios: • La tarea demanda razonamiento experto. • Los problemas del dominio se solucionan usando principalmente conocimiento simbólico. • La tarea primariamente debe ser cognoscitiva y no debe requerir manejo físico extenso. Metodología Construcción S.E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
22. REVISIÓN DEL PROBLEMA • Debe existir un experto que esté posibilitado para resolver problemas del dominio del tema. • El experto debe ser capaz de describir el conocimiento del dominio y cómo se aplica. • El experto debe disfrutar de buena reputación entre los potenciales usuarios del sistema. • Múltiples expertos deben estar de acuerdo sobre las técnicas de solución de problemas. Metodología Construcción S.E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
23. REVISIÓN DEL PROBLEMA Alcance del problema: Se deben dimensionar los alcances del proyecto sobre un tema específico Análisis de costo/beneficio: Es necesario hacer un análisis del costo de construir el sistema comparando con el benéfico esperado. Cada costo incluye la contratación del experto y del ingeniero de conocimientos, además del costo del equipo requerido y software. Metodología Construcción S.E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
24. REVISIÓN DEL PROBLEMA Los pasos en este proceso son: • Adquisición del conocimiento inicial • Modelo de consulta general • Selección del mecanismo de inferencia • Determinación del modelo de la representación de conocimientos • Selección de herramientas • Implementación del prototipo • Prueba del prototipo • Demostración del prototipo • Revisión del proyecto Los propósitos específicos del prototipo son: • Ganar un entendimiento más profundo de la naturaleza y alcance del problema y de las técnicas asociadas en la solución de problemas. • Demostrar la funcionalidad general del sistema. • Probar las decisiones de diseño iniciales Metodología Construcción S.E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
25. REVISIÓN DEL PROBLEMA Inicia cuando el ing. de conocimiento hace una investigación global intensiva del dominio mientras busca aprender tanto sea posible acerca de los aspectos críticos del tema. Después ing. se reúne con el experto para comenzar a discutir los estudios de casos específicos y clarificar el entendimiento del conocimiento obtenido. Inicia el proceso de desarrollar un enfoque del problema básico, el modelo de consulta general, el paradigma de inferencia y la representación del conocimiento. Selecciona una herramienta que operará con eficiencia el paradigma seleccionado y se escoge la representación del conocimiento adecuada para ejemplificar la implementación del prototipo. Determinar la validez tanto del problema elegido como la de las técnicas de implementación. Finalmente se procede a realizar los ajustes necesarios. Metodología Construcción S.E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
26. REVISIÓN DE FORMALISMOS Los propósitos principales de la fase de formalización son: • Captar y registrar la comprensión clave que se desarrolló durante a fase de prototipo. • Forzar a que la planeación se haga, antes de comenzar la implementación completa. • Registrar las decisiones respecto a las estrategias de implementación. • Ofrecer visibilidad a todo tipo de pensamiento corriente para posibilitar que más gente contribuya al proyecto. • Ofrecer visibilidad de los puntos de verificación para posibilitar a la administración del proyecto y al usuario, a involucrarse en el proyecto. • Posibilitar el desarrollo concurrente de pruebas, el despliegue y el soporte de medios a largo plazo. Metodología Construcción S.E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
28. REVISIÓN DE FORMALISMOS El ing. de conocimiento y el grupo de desarrolladores interpretan las especificaciones funcionales y del diseño del producto establecidas en la “formalización” para crear los programas y editar las bases de conocimiento y de datos necesarias en el funcionamiento del S.E. De acuerdo con las políticas, estándares y técnicas de programación, se codifican y prueban cada uno de los módulos, depurando las fallas y errores que se detecten gracias a los casos de prueba considerados en el plan. Es responsabilidad del grupo de trabajo que se cumpla eficazmente con las especificaciones y procure aprovechar eficientemente los recursos. Metodología Construcción S.E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
29. REVISIÓN DE FORMALISMOS Una vez creado el S.E. y habiendo realizado las pruebas pertinentes, se procede a integrar el “cuerpo” completo de conocimiento y datos a las bases respectivas. También se realizan las pruebas “piloto” del sistema completo bajo condiciones “reales” de trabajo, procediendo a los ajustes finales. Se elabora la documentación técnica, operativa y promocional del producto y se hace su presentación ante los usuarios e interesados. Metodología Construcción S.E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
30. REVISIÓN EVOLUTIVA Comparando las respuestas que brinda a problemas específicos con las ofrecidas por el experto humano. También es posible evaluar la estructura en vez de la función del sistema, esta clase de prueba se centra en la verificación de la completitud y consistencia del sistema por medio de la evaluación de la implementación interna. Finalmente las críticas del usuario son consideradas en cuanto a la facilidad de operación, claridad de la comunicación y credibilidad de sus respuestas. Metodología Construcción S.E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
31. REVISIÓN EVOLUTIVA Evolución a largo plazo S.E. evoluciona a lo largo de su vida motivado por las siguientes razones: • Incremento de la funcionalidad. • Correcciones. • Adiciones a la base de conocimientos para hacer una base más completa. • Expansión del dominio del sistema. • Revisiones requeridas por los expertos. Lo más significativo resulta del efecto que tiene sobre un experto ya que su beneficio indirecto es que un S.E. obliga al experto a articular y estructurar conocimientos. La presencia de este cuerpo estructurado de conocimientos posibilitará al experto la revisión de su propio pensamiento para producir mejores soluciones. Esta E.L.P es crecimiento combinado del experto y del sistema. Metodología Construcción S.E INTELIGENCIA ARTIFICIAL