Este documento presenta la agenda de un curso sobre sistemas expertos en medicina. Incluye una introducción al objetivo general y otros objetivos del curso. En el desarrollo, cubre conceptos generales de sistemas expertos, ingeniería del conocimiento, y aplicaciones de sistemas expertos en medicina como apoyo al diagnóstico. Finalmente, concluye revisando un ejemplo de sistema experto médico.
Este documento describe el método Delphi, el cual es una técnica para obtener opiniones cualitativas de expertos de forma anónima a través de múltiples rondas de encuestas. El método Delphi tiene como objetivo alcanzar un consenso entre expertos de forma repetitiva a través de cuestionarios. El documento explica conceptos clave como ventajas, desventajas, instrumentos, tipos, aplicaciones, características y fases del método Delphi.
Este documento presenta el desarrollo de un sistema experto para controlar las operaciones de un cajero automático. Incluye la introducción al tema, el problema a resolver, los procesos de desarrollo, los componentes del sistema experto, los resultados y el valor de venta del sistema.
Este documento proporciona orientación sobre la gestión efectiva de un laboratorio clínico. Resalta la importancia de un buen flujo de trabajo, comunicación y coordinación entre el personal para lograr los objetivos del laboratorio. También enfatiza la necesidad de herramientas de gestión para mejorar la calidad, eficiencia y eficacia. Además, destaca la importancia de los procedimientos operativos estándar bien escritos y la educación continua del personal para garantizar resultados precisos y oportunos.
Este documento describe diferentes ramas de la inteligencia artificial, incluyendo sistemas de visión, procesamiento de lenguaje natural, sistemas de aprendizaje, redes neuronales, lógica difusa, logaritmos genéticos, agentes inteligentes, sistemas expertos y robótica. Luego se enfoca en los sistemas expertos, definiéndolos, describiendo sus características, limitaciones, capacidades y componentes principales. Finalmente discute los tipos de sistemas expertos y por qué serían útiles.
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 describe el desarrollo de un sistema experto en Prolog para recomendar licuados nutritivos y medicinales según los síntomas de un cliente. Primero se explican los sistemas expertos y Prolog, luego se detalla el diseño de un árbol de decisiones binario para diagnosticar problemas basado en preguntas sobre síntomas. Finalmente, se implementa el sistema experto con reglas en Prolog que vinculan síntomas específicos con recomendaciones de licuados.
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 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 el método Delphi, el cual es una técnica para obtener opiniones cualitativas de expertos de forma anónima a través de múltiples rondas de encuestas. El método Delphi tiene como objetivo alcanzar un consenso entre expertos de forma repetitiva a través de cuestionarios. El documento explica conceptos clave como ventajas, desventajas, instrumentos, tipos, aplicaciones, características y fases del método Delphi.
Este documento presenta el desarrollo de un sistema experto para controlar las operaciones de un cajero automático. Incluye la introducción al tema, el problema a resolver, los procesos de desarrollo, los componentes del sistema experto, los resultados y el valor de venta del sistema.
Este documento proporciona orientación sobre la gestión efectiva de un laboratorio clínico. Resalta la importancia de un buen flujo de trabajo, comunicación y coordinación entre el personal para lograr los objetivos del laboratorio. También enfatiza la necesidad de herramientas de gestión para mejorar la calidad, eficiencia y eficacia. Además, destaca la importancia de los procedimientos operativos estándar bien escritos y la educación continua del personal para garantizar resultados precisos y oportunos.
Este documento describe diferentes ramas de la inteligencia artificial, incluyendo sistemas de visión, procesamiento de lenguaje natural, sistemas de aprendizaje, redes neuronales, lógica difusa, logaritmos genéticos, agentes inteligentes, sistemas expertos y robótica. Luego se enfoca en los sistemas expertos, definiéndolos, describiendo sus características, limitaciones, capacidades y componentes principales. Finalmente discute los tipos de sistemas expertos y por qué serían útiles.
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 describe el desarrollo de un sistema experto en Prolog para recomendar licuados nutritivos y medicinales según los síntomas de un cliente. Primero se explican los sistemas expertos y Prolog, luego se detalla el diseño de un árbol de decisiones binario para diagnosticar problemas basado en preguntas sobre síntomas. Finalmente, se implementa el sistema experto con reglas en Prolog que vinculan síntomas específicos con recomendaciones de licuados.
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 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.
Inteligencia artificial - sistema experto de Nutritivos MedicinalesMaxico
Este documento describe el desarrollo de un sistema experto para diagnosticar licuados y nutritivos medicinales en tres partes. Primero, presenta una introducción a los sistemas expertos y su aplicación en el campo de la medicina. Luego, explica el modelado y la implementación del sistema experto para diagnosticar tratamientos a partir de consultas sobre licuados y nutritivos. Finalmente, muestra los resultados de pruebas al sistema y concluye describiendo las dificultades y beneficios de desarrollar sistemas expertos.
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.
Este documento describe los sistemas expertos, que son diseñados para el nivel estratégico de las organizaciones y ayudan a tomar decisiones complejas. Los sistemas expertos contienen una base de conocimientos con la experiencia de expertos humanos y reglas para aplicar este conocimiento a situaciones específicas. Se usan en áreas como el análisis financiero, diagnóstico de fallas, predicción meteorológica y más. Tienen ventajas como la permanencia, replicación y rapidez, pero carecen de sentido común, lenguaje natural
Este documento describe el desarrollo de un sistema experto llamado JBDiagnostic que utilizará Java y MySQL para diagnosticar enfermedades y recomendar medicamentos. El sistema funcionará mediante la introducción de síntomas del paciente y utilizará una base de conocimientos en forma de red con nodos de entrada (síntomas) y salida (enfermedad y medicamentos). El objetivo es ayudar a los profesionales médicos a diagnosticar de manera más eficiente basándose en la experiencia almacenada.
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 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 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 presenta una introducción a los sistemas basados en el conocimiento. Explica conceptos clave como ingeniería del conocimiento, sistemas expertos y su estructura básica. También describe ventajas de los sistemas expertos como su disponibilidad y coste reducido, así como limitaciones como su falta de sentido común y capacidad de aprendizaje.
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
Un sistema experto es un programa informático que simula el razonamiento de un experto humano. Contiene una base de conocimientos con la experiencia de expertos y reglas para aplicar ese conocimiento. Puede explicar sus conclusiones y resolver problemas complejos de forma rápida. Existen sistemas basados en reglas, casos y redes. Algunos ejemplos son MYCIN para diagnósticos médicos y DENDRAL para análisis químico.
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.
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.
Inteligencia Artificial (Sistemas Expertos y Redes Neuronales)Neomar Nava
Este documento compara y contrasta los sistemas expertos y las redes neuronales artificiales. Los sistemas expertos requieren reglas claramente identificadas por expertos humanos, mientras que las redes neuronales pueden funcionar de forma intuitiva sin reglas explícitas. Las redes neuronales también son más adecuadas para el reconocimiento de patrones y pronósticos basados en grandes conjuntos de datos.
Este documento presenta la metodología de sistemas suaves (SSM) y su aplicación para rediseñar el perfil profesional del ingeniero de sistemas. La SSM es un enfoque para resolver problemas complejos que no tienen una solución obvia. Consta de 7 etapas que incluyen describir la situación actual, elaborar definiciones y modelos conceptuales, identificar cambios factibles y finalmente implementarlos. El documento aplica esta metodología para alinear el perfil del ingeniero de sistemas con las necesidades del mercado laboral mediante
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 describe los sistemas expertos, incluyendo su definición, ejemplos como MYCIN y XCON, y sus principales componentes como la base de conocimiento y el motor de inferencia. También explica las etapas clave en el desarrollo de un sistema experto, como identificar expertos humanos, diseñar la arquitectura del sistema, y construir y probar un prototipo.
Los sistemas expertos utilizados en inteligencia artificial son software que emula el comportamiento de un experto humano en la solución de un problema. Los sistemas expertos funcionan de manera que almacenan conocimientos concretos para un campo determinado y solucionan los problemas, utilizando esos conocimientos, mediante deducción lógica de conclusiones. Con ellos se busca una mejora en calidad y rapidez de respuestas dando así lugar a una mejora de la productividad del experto.
Los sistemas expertos pueden estar basados en reglas, es decir, disponen de unos conocimientos predefinidos que se utilizan para tomar todas las decisiones (aplicando heurística), o basados en casos (CBR, Case Based Reasoning), aplicando el razonamiento basado en casos, donde la solución a un problema similar planteado con anterioridad se adapta a un nuevo problema.
Para los verdaderos expertos humanos supone un gran apoyo que reduce tiempo y, en ocasiones puede realizar tareas por sí mismo. Pero, para que un sistema experto sea una herramienta efectiva debe de poseer dos capacidades: por un lado debe ser posible explicar los razonamientos del sistema experto, por otro debe ser capaz de integrar nuevos conocimientos así como modificar sus conocimientos obtenidos por otros mejorados.
El documento describe el desarrollo de un sistema experto para diagnosticar enfermedades respiratorias usando Prolog. Primero se introducen los sistemas expertos y Prolog, luego se explica el diseño del sistema experto para diagnosticar enfermedades respiratorias mediante reglas lógicas y la interacción con un usuario, dividiéndolo en un shell y una base de conocimientos.
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 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.
La comunicacion didactica_en_los_chats_academicosedeciofreitez
Este documento describe el uso de chats académicos como herramienta de comunicación didáctica. Explica que el chat permite la participación activa en clases virtuales y la consulta de información en archivos e Internet. Además, los chats académicos deben seguir normas como el saludo, respeto, ortografía y evitar groserías. El documento concluye que el chat tiene un gran potencial didáctico para el trabajo cooperativo y la evaluación formativa aunque su uso pedagógico está poco explorado.
Inteligencia artificial - sistema experto de Nutritivos MedicinalesMaxico
Este documento describe el desarrollo de un sistema experto para diagnosticar licuados y nutritivos medicinales en tres partes. Primero, presenta una introducción a los sistemas expertos y su aplicación en el campo de la medicina. Luego, explica el modelado y la implementación del sistema experto para diagnosticar tratamientos a partir de consultas sobre licuados y nutritivos. Finalmente, muestra los resultados de pruebas al sistema y concluye describiendo las dificultades y beneficios de desarrollar sistemas expertos.
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.
Este documento describe los sistemas expertos, que son diseñados para el nivel estratégico de las organizaciones y ayudan a tomar decisiones complejas. Los sistemas expertos contienen una base de conocimientos con la experiencia de expertos humanos y reglas para aplicar este conocimiento a situaciones específicas. Se usan en áreas como el análisis financiero, diagnóstico de fallas, predicción meteorológica y más. Tienen ventajas como la permanencia, replicación y rapidez, pero carecen de sentido común, lenguaje natural
Este documento describe el desarrollo de un sistema experto llamado JBDiagnostic que utilizará Java y MySQL para diagnosticar enfermedades y recomendar medicamentos. El sistema funcionará mediante la introducción de síntomas del paciente y utilizará una base de conocimientos en forma de red con nodos de entrada (síntomas) y salida (enfermedad y medicamentos). El objetivo es ayudar a los profesionales médicos a diagnosticar de manera más eficiente basándose en la experiencia almacenada.
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 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 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 presenta una introducción a los sistemas basados en el conocimiento. Explica conceptos clave como ingeniería del conocimiento, sistemas expertos y su estructura básica. También describe ventajas de los sistemas expertos como su disponibilidad y coste reducido, así como limitaciones como su falta de sentido común y capacidad de aprendizaje.
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
Un sistema experto es un programa informático que simula el razonamiento de un experto humano. Contiene una base de conocimientos con la experiencia de expertos y reglas para aplicar ese conocimiento. Puede explicar sus conclusiones y resolver problemas complejos de forma rápida. Existen sistemas basados en reglas, casos y redes. Algunos ejemplos son MYCIN para diagnósticos médicos y DENDRAL para análisis químico.
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.
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.
Inteligencia Artificial (Sistemas Expertos y Redes Neuronales)Neomar Nava
Este documento compara y contrasta los sistemas expertos y las redes neuronales artificiales. Los sistemas expertos requieren reglas claramente identificadas por expertos humanos, mientras que las redes neuronales pueden funcionar de forma intuitiva sin reglas explícitas. Las redes neuronales también son más adecuadas para el reconocimiento de patrones y pronósticos basados en grandes conjuntos de datos.
Este documento presenta la metodología de sistemas suaves (SSM) y su aplicación para rediseñar el perfil profesional del ingeniero de sistemas. La SSM es un enfoque para resolver problemas complejos que no tienen una solución obvia. Consta de 7 etapas que incluyen describir la situación actual, elaborar definiciones y modelos conceptuales, identificar cambios factibles y finalmente implementarlos. El documento aplica esta metodología para alinear el perfil del ingeniero de sistemas con las necesidades del mercado laboral mediante
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 describe los sistemas expertos, incluyendo su definición, ejemplos como MYCIN y XCON, y sus principales componentes como la base de conocimiento y el motor de inferencia. También explica las etapas clave en el desarrollo de un sistema experto, como identificar expertos humanos, diseñar la arquitectura del sistema, y construir y probar un prototipo.
Los sistemas expertos utilizados en inteligencia artificial son software que emula el comportamiento de un experto humano en la solución de un problema. Los sistemas expertos funcionan de manera que almacenan conocimientos concretos para un campo determinado y solucionan los problemas, utilizando esos conocimientos, mediante deducción lógica de conclusiones. Con ellos se busca una mejora en calidad y rapidez de respuestas dando así lugar a una mejora de la productividad del experto.
Los sistemas expertos pueden estar basados en reglas, es decir, disponen de unos conocimientos predefinidos que se utilizan para tomar todas las decisiones (aplicando heurística), o basados en casos (CBR, Case Based Reasoning), aplicando el razonamiento basado en casos, donde la solución a un problema similar planteado con anterioridad se adapta a un nuevo problema.
Para los verdaderos expertos humanos supone un gran apoyo que reduce tiempo y, en ocasiones puede realizar tareas por sí mismo. Pero, para que un sistema experto sea una herramienta efectiva debe de poseer dos capacidades: por un lado debe ser posible explicar los razonamientos del sistema experto, por otro debe ser capaz de integrar nuevos conocimientos así como modificar sus conocimientos obtenidos por otros mejorados.
El documento describe el desarrollo de un sistema experto para diagnosticar enfermedades respiratorias usando Prolog. Primero se introducen los sistemas expertos y Prolog, luego se explica el diseño del sistema experto para diagnosticar enfermedades respiratorias mediante reglas lógicas y la interacción con un usuario, dividiéndolo en un shell y una base de conocimientos.
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 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.
La comunicacion didactica_en_los_chats_academicosedeciofreitez
Este documento describe el uso de chats académicos como herramienta de comunicación didáctica. Explica que el chat permite la participación activa en clases virtuales y la consulta de información en archivos e Internet. Además, los chats académicos deben seguir normas como el saludo, respeto, ortografía y evitar groserías. El documento concluye que el chat tiene un gran potencial didáctico para el trabajo cooperativo y la evaluación formativa aunque su uso pedagógico está poco explorado.
Este documento describe la ecuación de activación estocástica y las redes neuronales auto-organizadas de Kohonen. La ecuación de activación estocástica realiza cambios aleatorios en los pesos de una red neuronal y acepta los cambios que mejoran el comportamiento de la red o los acepta con una probabilidad determinada si no mejoran el comportamiento. Las redes de Kohonen aprenden de forma no supervisada mediante la actualización de los pesos de la neurona ganadora y sus vecinas para formar un mapa topológico de las caracterí
El documento describe las redes neuronales artificiales Perceptron y ADALINE. Explica que el Perceptron puede resolver problemas linealmente separables mientras que ADALINE minimiza un error cuadrático medio. También describe el perceptrón multicapa, el cual puede resolver problemas no lineales usando múltiples capas ocultas, y el algoritmo de retropropagación para el aprendizaje. Finalmente, presenta un ejemplo para entrenar un perceptrón simple como una puerta lógica OR.
El documento describe el perceptrón, la primera red neuronal artificial desarrollada por Rosenblatt en 1958. Consiste en una capa de entrada y una capa de salida unidireccional conectadas. El perceptrón calcula la salida de cada unidad de procesamiento como una función del peso sináptico y la entrada, más un umbral. Se entrena mediante una regla de aprendizaje que ajusta los pesos para minimizar el error entre la salida deseada y la obtenida.
Este documento trata sobre conjuntos regulares y expresiones regulares. Explica que los conjuntos regulares son aquellos que pueden ser reconocidos por un autómata de estado finito según el teorema de Kleene. También describe cómo construir autómatas para reconocer conjuntos regulares formados por operaciones como unión, concatenación y clausura de Kleene.
Este documento describe los autómatas finitos determinísticos y no determinísticos. Define un autómata finito como una máquina que puede aceptar entradas y producir salidas basadas en su estado interno. Explica que un autómata finito determinístico tiene exactamente un estado siguiente para cada par estado-entrada, mientras que un autómata no determinístico puede tener múltiples estados siguientes. También cubre las representaciones de tablas de transición y diagramas de estado, y cómo manejar transiciones epsilon.
La unidad IV trata sobre las máquinas de Turing. Las máquinas de Turing son un modelo matemático de computación que puede simular cualquier algoritmo y proceso de cálculo. Formalmente, una máquina de Turing consiste en un conjunto de estados, un alfabeto, una cinta, una cabeza de lectura/escritura y una función de transición que especifica cómo la máquina se mueve entre los estados y símbolos.
Este documento describe las máquinas de Turing, incluyendo su definición formal, sus componentes, su funcionamiento y cómo aceptan lenguajes. Las máquinas de Turing son máquinas abstractas que pueden simular cualquier algoritmo o procedimiento de cálculo. Consisten en una unidad de control, una cinta infinita dividida en celdas y una cabeza de lectura/escritura que se mueve a lo largo de la cinta.
La unidad IV trata sobre las máquinas de Turing. Se define formalmente una máquina de Turing como una séptupla que incluye un conjunto de estados, alfabetos de entrada y cinta, estado inicial, símbolo blanco, función de transición y estados finales. Las máquinas de Turing son máquinas abstractas capaces de modelar cualquier proceso computable al moverse por una cinta infinita realizando operaciones basadas en su estado y el símbolo leído.
Examen de Selectividad. Geografía junio 2024 (Convocatoria Ordinaria). UCLMJuan Martín Martín
Examen de Selectividad de la EvAU de Geografía de junio de 2023 en Castilla La Mancha. UCLM . (Convocatoria ordinaria)
Más información en el Blog de Geografía de Juan Martín Martín
http://blogdegeografiadejuan.blogspot.com/
Este documento presenta un examen de geografía para el Acceso a la universidad (EVAU). Consta de cuatro secciones. La primera sección ofrece tres ejercicios prácticos sobre paisajes, mapas o hábitats. La segunda sección contiene preguntas teóricas sobre unidades de relieve, transporte o demografía. La tercera sección pide definir conceptos geográficos. La cuarta sección implica identificar elementos geográficos en un mapa. El examen evalúa conocimientos fundamentales de geografía.
La Unidad Eudista de Espiritualidad se complace en poner a su disposición el siguiente Triduo Eudista, que tiene como propósito ofrecer tres breves meditaciones sobre Jesucristo Sumo y Eterno Sacerdote, el Sagrado Corazón de Jesús y el Inmaculado Corazón de María. En cada día encuentran una oración inicial, una meditación y una oración final.
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.
LA PEDAGOGIA AUTOGESTONARIA EN EL PROCESO DE ENSEÑANZA APRENDIZAJEjecgjv
La Pedagogía Autogestionaria es un enfoque educativo que busca transformar la educación mediante la participación directa de estudiantes, profesores y padres en la gestión de todas las esferas de la vida escolar.
Radicación con expresiones algebraicas para 9no grado
Sistema Experto Ejemplo
1. CC50M2006 Prof. Sandra de la Fuente
Sistemas Expertos en Medicina
SANDRA DE LA FUENTE G.
Profesora Departamento de Ciencas de la Computación
Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas
Universidad de Chile
sdelafue@ing.uchile.cl
2. CC50M2006 Prof. Sandra de la Fuente
AGENDA
1. INTRODUCCIÓN
1.1. Objetivo general
1.2. Otros objetivos
2. DESARROLLO
2.1. CONOCIMIENTOS GENERALES DE SISTEMAS EXPERTOS
2.1.1. Conceptos generales
2.1.2. Beneficios, ventajas y restricciones
2.1.3. Historia y tendencias actuales
2.1.4. Ingeniería del Conocimiento
2.2. SISTEMAS EXPERTOS EN MEDICINA
2.2.1. Conocimiento e información en Medicina
2.2.2. Un ejemplo
3. CONCLUSIONES
3. CC50M2006 Prof. Sandra de la Fuente
1. INTRODUCCIÓN
1.1. OBJETIVO GENERAL
Adquirir conocimientos generales de
Sistemas Expertos y sus aplicaciones a
la Medicina, y comprender la
interacción que debe producirse entre
el profesional de la informática y el de
la salud para obtener un buen
resultado.
4. CC50M2006 Prof. Sandra de la Fuente
1. INTRODUCCIÓN
1.2. OTROS OBJETIVOS
Conocer las características
generales de un Sistema Experto
Describir algunas técnicas de
Ingeniería del Conocimiento
Determinar las propiedades que debe tener un
sistema de este tipo para que sea útil
Revisar un ejemplo de un Sistema Experto.
5. CC50M2006 Prof. Sandra de la Fuente
2.1. CONOCIMIENTOS GENERALES
2.1.1. Conceptos generales
2.1.2. Beneficios, ventajas y restricciones
2.1.3. Historia y tendencias actuales
2.1.4. Ingeniería del Conocimiento
6. CC50M2006 Prof. Sandra de la Fuente
DEFINICION DE SISTEMA EXPERTO
Sistema computacional que contiene una base de
conocimientos sobre algún tema especializado, y un
mecanismo para utilizarla.
Interfaz
al
Usuario
Máquina
de
Inferencia
Base
de
Conocimientos
USUARIO
7. CC50M2006 Prof. Sandra de la Fuente
DEFINICION DE CONOCIMIENTO EXPERTO
Se considera como conocimiento experto, además de
los conocimientos formales, el conocimiento práctico
que ha ganado el o los expertos participantes, en a lo
menos 10 años de ejercicio de la actividad relacionada.
8. CC50M2006 Prof. Sandra de la Fuente
SISTEMAS DE APOYO AL DIAGNÓSTICO
Pueden estar orientados a:
TOMA DE DECISIONES : permite a una
persona no calificada tomar una decisión
que va más allá de su nivel de
conocimientos o experiencia (Uso más
común en S.E. orientados a la industria)
APOYO A LAS DECISIONES : permite
recordar, a una persona que toma
decisiones con experiencia, opciones a
considerar, que alguna vez conoció (Ej.
apoyo al diagnóstico médico)
9. CC50M2006 Prof. Sandra de la Fuente
CUÁNDO ES ÚTIL UN SISTEMA EXPERTO
* Conocimientos no se adaptan a un modelo
* Problemas no determinísticos, incompletos o
inexactos
* Experiencia del especialista no está en libros,
o está muy diseminada
* Disponibilidad de especialistas es inferior
a la demanda.
10. CC50M2006 Prof. Sandra de la Fuente
VENTAJAS DEL USO DE S. E.
* PERMANENCIA : los S. E. no olvidan
* REPRODUCCIÓN : se pueden hacer muchas copias de un S. E.
* EFICIENCIA : puede mejorar el rendimiento y distribuir costos
entre varios usuarios.
* CONSISTENCIA : situaciones similares, se manejan de la
misma manera en diferentes oportunidades.
* DOCUMENTACIÓN : un S.E. puede proveer
permanentemente documentación acerca de su proceso de
decisión.
* OPORTUNIDAD : la información está disponible a tiempo
para la toma de decisiones.
* AMPLITUD : el conocimiento de múltiples expertos puede ser
combinado para obtener un sistemas más amplio.
* COMPLETITUD : un S.E. puede revisar todas sus
transacciones, una persona sólo una muestra.
11. CC50M2006 Prof. Sandra de la Fuente
DESVENTAJAS DEL USO DE S.E.
* SENTIDO COMÚN : se puede disminuir diseñando
una buena interfaz que proponga
alternativas.
* CREATIVIDAD : El experto humano puede
responder creativamente ante situaciones
inusuales.
* APRENDIZAJE : el experto humano se adapta al
medio cambiante, el S.E. requiere que se
actualice explícitamente.
* DEGRADACIÓN : el S.E. no es bueno para reconocer
cuando no existe respuesta, o está fuera de
su área de conocimiento.
* EXPERIENCIAS SENSORIALES : El S. E. requiere
de la entrada simbólica correspondiente a las
sensaciones del experto humano.
12. CC50M2006 Prof. Sandra de la Fuente
600 A.C. Tabletas Babilónicas : primeros registros de
formalización del conocimiento médico
1960’s Análisis Estadísticos : ingreso de un conjunto de
manifestaciones y selección de una enfermedad de un conjunto
predefinado (supone datos exactos y presencia de una sola
enfermedad)
1970’s MYCIN : Desarrollado en la U. de Stanford, contiene 20
años de trabajo en horas hombre. Ha sido base para muchos S.E.
1980´s Shell´s : generadores de Sistemas Expertos
1990’s Uso de la web y estandarización de nomenclaturas
2000’s Proyectos macros en redes mundiales
En Chile
Uso comercial : Pocos sistemas importados
Uso académico : Memorias y Tesis
Historia y tendencias actuales
13. CC50M2006 Prof. Sandra de la Fuente
INGENIERÍA DEL CONOCIMIENTO
“Es el proceso de trabajar con un experto en expresar lo
que él sabe, en una forma apropiada para ser
utilizada en un S. E.” (Feigenbaum).
14. CC50M2006 Prof. Sandra de la Fuente
CARACTERÍSTICAS DEL CONOCIMIENTO EXPERTO
- Es voluminoso.
- Difícil de caracterizar con precisión.
- Está en constante cambio.
- No tiene una organización estática, sino que varía
según como se lo utilice.
15. CC50M2006 Prof. Sandra de la Fuente
CONOCIMIENTO EXPERTO
Debe expresarse en una forma tal que :
- Capture generalizaciones.
- Sea entendible por el experto que lo provee.
- Pueda modificarse fácilmente, para corregir errores y
reflejar los cambios que va experimentando.
- Pueda utilizarse en gran cantidad de casos, aunque
no esté completo.
16. CC50M2006 Prof. Sandra de la Fuente
ADQUISICIÓN DEL CONOCIMIENTO
Es la transferencia y transformación de la solución de
problemas expertos desde alguna fuente de
conocimientos (especialmente experto humano) a un
programa.
Se compone de 3 fases principales:
• Fase inicial de conceptualización
• Fase de desarrollo
• Fase final
17. CC50M2006 Prof. Sandra de la Fuente
FASE INICIAL DE CONCEPTUALIZACION
El experto no conoce los sistemas de bases de
conocimientos y no está familiarizado con el
proceso de describir explícitamente lo que él
sabe y hace, y el Ingeniero del Conocimiento
ignora el dominio del conocimiento del experto
y busca, toscamente, por analogía, como realizar
las posibles preguntas.
18. CC50M2006 Prof. Sandra de la Fuente
FASE INICIAL DE CONCEPTUALIZACION
Primero se produce un diálogo similar al de un
analista y especialista cuando se comienza un
sistema tradicional.
Se nombran los conceptos relevantes y se
explicitan las relaciones entre ellos.
19. CC50M2006 Prof. Sandra de la Fuente
FASE INICIAL DE CONCEPTUALIZACION
En las primeras semanas, el experto entiende de qué
herramientas se disponen para expresar el conocimiento y
el ingeniero del conocimiento ya está familiarizado con
los conceptos importantes del tema.
Entre ambos formulan una taxonomía de las posibles áreas
a desarrollar y los tipos de soluciones que pueden
proveerse. Generalmente se selecciona un pequeño
fragmento del área inicial para ser desarrollado.
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FASE DE DESARROLLO
• Se procede a detallar las cadenas de razonamiento y a desarrollar el conjunto
de las reglas principales.
• Aumenta el vocabulario del dominio, expresado como contexto, parámetros y
valores.
• Se explica una gran cantidad de conocimiento para describir un número
importante de casos típicos.
• Se codifican reglas de producción individuales y el experto puede
examinarlas y criticarlas.
• Se realiza un prototipo que el experto prueba, al detectar fallas, se agrega
más conocimiento.
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FASE FINAL
La mayor parte de la estructura de la Base de Conocimientos está O.K. y las
interacciones con el experto producen cambios más bien pequeños.
El proceso de definición y refinamiento de reglas que se produce en esta etapa
puede resumirse en los siguientes pasos :
1. E le indica a I que regla agregar o modificar
2. I hace los cambios a la base de conocimientos
3. I ejecuta algunos casos antiguos para chequear consistencia
4. Si hay problemas, se discute con E y vuelve al paso 1
5. E ejecuta el sistema modificado en busca de problemas
6. Si está O.K., se aprueba la regla, si no, vuelve al paso 1
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CLASIFICACIÓN DEL CONOCIMIENTO
Debe distinguirse entre DATO y CONOCIMIENTO
DATO : es una observación por ej. “soplo al corazón” se puede
representar por una descripción, una medición (38°), una grabación
(el ruido del soplo), etc.
CONOCIMIENTO : es la interpretación de los datos o los métodos
para interpretarlos (dato: soplo al corazón, conocimiento: defecto
en la válvula).
Un conocimiento puede ser un dato para un nivel más alto
La INFORMACIÓN incluye tanto dato como conocimiento
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CONOCIMIENTO E INFORMACION EN MEDICINA
Para efectos de un S.E. en el área médica, el
conocimiento se puede clasificar como:
ESTÁTICO : está formado por:
CONOCIMIENTO DE HECHO : de validez universal, es el conocimiento del
cual hay consenso. Es lo que forma la base del conocimiento.
CONOCIMIENTO DE JUICIO : corresponde al que ha adquirido el experto a
través de su experiencia y su visión, puede diferir con el conocimiento de otro
colega. Está contenido en las reglas .
Muchos conocimientos que hoy se consideran como DE HECHO, fueron
en sus inicios DE JUICIO.
DINÁMICO : Los hechos que ingresa el usuario para un caso particular y
las deducciones en base a ellos que hace el sistema. No forma parte de la
base de conocimientos.
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UN EJEMPLO
Consideraciones de diseño
Descripción de la interfaz
Clases de objetos
Proceso de diagnóstico
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CONSIDERACIONES DE DISEÑO
* ERGONÓMICAS
Explicaciones comprensibles y convincentes
Fácil de aprender y autodocumentado
* FUNCIONALES
Similar al proceso de razonamiento del médico
No pretender 100% de precisión.
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CONSIDERACIONES DE DISEÑO
Separación en 3 áreas
Conocimientos generales
Casos de pacientes
Fuentes de información
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DESCRIPCIÓN DE LA INTERFAZ
Una sola pantalla de ingreso al sistema
En base a dibujos con títulos explicativos
Zonas sensibles que permiten pasar de un tema
a otro
Capacidad para retroceder pantallas
Volver a la pantalla inicial en cualquier parte
Ayuda sensible al contexto
Botón “Fin” disponible en todo momento.
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PROCESO DE DIAGNÓSTICO
DIAGNOSTICO
DEFINITIVO
NEUROMICOSIS
CRITERIO MAYOR
2 CRITERIOS
MAYORES A LO MENOS
DIAGNOSTICO PROBABLE
NEUROMICOSIS
SI NO
CRITERIO MENOR
CRITERIO PRINCIPAL :
HONGOS +
BUSCAR OTRAS ETIOLOGIAS
TRATAMIENTO DE PRUEBA INOCULACION EN COBAYO
+ -+-
DIAGNOSTICO
PROBABLE
NEUROMICOSIS
DIAGNOSTICO
DEFINITIVO
NEUROMICOSIS
DIAGNOSTICO
PROBABLE
NEUROMICOSIS
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* Estudio favorable al uso de estos sistemas
* El tiempo utilizado en una buena interfaz es
absolutamente necesario
* El sólo hecho de evitar los errores de omisión
justifica el esfuerzo utilizado en desarrollar un
Sistema de este tipo
* Es de mucha importancia el uso de
fundamentos en las respuestas
* La precisión en el diagnóstico es deseable,
pero poco probable
* La mayor dificultad es mantener al día un S.E.
por los continuos cambios en el conocimiento
de esta área
CONCLUSIONES