El documento describe el sistema experto MYCIN, el cual usa reglas de producción para diagnosticar y recomendar tratamiento para infecciones bacterianas de la sangre. MYCIN utiliza alrededor de 200 reglas de producción con condicionales y conclusiones para representar el conocimiento de dominio y razonar sobre casos. Las reglas de producción permiten representar conocimiento de forma modular y son la base para los sistemas expertos basados en reglas.
Este documento describe diferentes herramientas de inteligencia artificial que pueden usarse para la supervisión y diagnóstico de procesos industriales, incluyendo sistemas expertos, redes neuronales y razonamiento basado en casos. Explica la estructura básica de los sistemas expertos y sus ventajas y limitaciones. También describe cómo funcionan las redes neuronales artificiales y el ciclo del razonamiento basado en casos. El documento concluye que estas herramientas de IA pueden usarse tanto en la etapa de diagnóstico como en la
El documento trata sobre varios temas relacionados con la medicina basada en evidencia. Explica brevemente la medicina basada en evidencia, The Cochrane Collaboration y los sistemas expertos de medicina. The Cochrane Collaboration se dedica a revisar sistemáticamente la evidencia de intervenciones médicas. Los sistemas expertos imitan el razonamiento de un experto para proveer diagnósticos y soluciones a problemas médicos.
El documento trata sobre la medicina basada en la evidencia, la colaboración Cochrane y los sistemas expertos de medicina. La medicina basada en la evidencia utiliza la investigación más reciente para guiar las decisiones clínicas. La colaboración Cochrane revisa sistemáticamente los estudios médicos para proporcionar la mejor evidencia. Los sistemas expertos de medicina imitan el razonamiento de los expertos médicos para diagnosticar pacientes y recomendar tratamientos.
El documento presenta información sobre sistemas expertos, incluyendo su estructura, tipos, tareas que realizan como monitorización, diseño, planificación, control, simulación e instrucción. También describe ventajas como permanencia y replicación, y limitaciones como falta de sentido común y capacidad de aprendizaje. Los sistemas expertos imitan el razonamiento de expertos humanos para resolver problemas en dominios específicos.
El documento presenta una introducción a los sistemas expertos, describiendo su estructura básica, tipos, tareas que realizan como monitorización, diseño, planificación, control, simulación e instrucción. También describe ventajas como permanencia y replicación, y limitaciones como falta de sentido común y capacidad de aprendizaje. Finalmente, presenta ejemplos de algoritmos de motores de inferencia.
El documento presenta información sobre sistemas expertos, incluyendo su estructura, tipos, ventajas y limitaciones. Explica que los sistemas expertos emulan el razonamiento de un experto para resolver problemas en un dominio específico. Describe las tareas comunes que realizan los sistemas expertos como monitorización, diseño, planificación, control, simulación e instrucción.
El documento describe los sistemas expertos, que simulan el razonamiento de un experto humano. Explica que un sistema experto contiene una base de conocimientos y reglas para aplicar ese conocimiento a situaciones particulares. También describe algunas aplicaciones comunes de los sistemas expertos y herramientas como CLIPS y Prolog que se usan para crear sistemas expertos.
Los sistemas expertos son aplicaciones informáticas que emulan el comportamiento de un experto humano en un dominio específico para resolver problemas de manera rápida y con alta calidad. Funcionan mediante una base de conocimientos que contiene la información y reglas de uno o más expertos. Se utilizan principalmente para tareas de diagnóstico, planificación, control, simulación e instrucción.
Este documento describe diferentes herramientas de inteligencia artificial que pueden usarse para la supervisión y diagnóstico de procesos industriales, incluyendo sistemas expertos, redes neuronales y razonamiento basado en casos. Explica la estructura básica de los sistemas expertos y sus ventajas y limitaciones. También describe cómo funcionan las redes neuronales artificiales y el ciclo del razonamiento basado en casos. El documento concluye que estas herramientas de IA pueden usarse tanto en la etapa de diagnóstico como en la
El documento trata sobre varios temas relacionados con la medicina basada en evidencia. Explica brevemente la medicina basada en evidencia, The Cochrane Collaboration y los sistemas expertos de medicina. The Cochrane Collaboration se dedica a revisar sistemáticamente la evidencia de intervenciones médicas. Los sistemas expertos imitan el razonamiento de un experto para proveer diagnósticos y soluciones a problemas médicos.
El documento trata sobre la medicina basada en la evidencia, la colaboración Cochrane y los sistemas expertos de medicina. La medicina basada en la evidencia utiliza la investigación más reciente para guiar las decisiones clínicas. La colaboración Cochrane revisa sistemáticamente los estudios médicos para proporcionar la mejor evidencia. Los sistemas expertos de medicina imitan el razonamiento de los expertos médicos para diagnosticar pacientes y recomendar tratamientos.
El documento presenta información sobre sistemas expertos, incluyendo su estructura, tipos, tareas que realizan como monitorización, diseño, planificación, control, simulación e instrucción. También describe ventajas como permanencia y replicación, y limitaciones como falta de sentido común y capacidad de aprendizaje. Los sistemas expertos imitan el razonamiento de expertos humanos para resolver problemas en dominios específicos.
El documento presenta una introducción a los sistemas expertos, describiendo su estructura básica, tipos, tareas que realizan como monitorización, diseño, planificación, control, simulación e instrucción. También describe ventajas como permanencia y replicación, y limitaciones como falta de sentido común y capacidad de aprendizaje. Finalmente, presenta ejemplos de algoritmos de motores de inferencia.
El documento presenta información sobre sistemas expertos, incluyendo su estructura, tipos, ventajas y limitaciones. Explica que los sistemas expertos emulan el razonamiento de un experto para resolver problemas en un dominio específico. Describe las tareas comunes que realizan los sistemas expertos como monitorización, diseño, planificación, control, simulación e instrucción.
El documento describe los sistemas expertos, que simulan el razonamiento de un experto humano. Explica que un sistema experto contiene una base de conocimientos y reglas para aplicar ese conocimiento a situaciones particulares. También describe algunas aplicaciones comunes de los sistemas expertos y herramientas como CLIPS y Prolog que se usan para crear sistemas expertos.
Los sistemas expertos son aplicaciones informáticas que emulan el comportamiento de un experto humano en un dominio específico para resolver problemas de manera rápida y con alta calidad. Funcionan mediante una base de conocimientos que contiene la información y reglas de uno o más expertos. Se utilizan principalmente para tareas de diagnóstico, planificación, control, simulación e instrucción.
Los sistemas expertos emulan el comportamiento de un experto humano para proveer respuestas rápidas y de alta calidad. Tienen entradas de datos desde el exterior y salidas de datos hacia el exterior. Pueden realizar tareas como monitorización, diseño, planificación, control, simulación e instrucción mediante el razonamiento basado en reglas, casos o redes bayesianas. También son útiles para la recuperación de información al poder generar información no explícita.
Teoria general de los sistemas de informacionisara1
El documento describe la teoría general de los sistemas de información. Define un sistema como un conjunto de elementos que interactúan para alcanzar un objetivo. Explica que los sistemas tienen entradas, procesos, salidas y retroalimentación. También describe las partes clave de un sistema de información como el análisis de requisitos, diseño e implementación.
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 introduce los sistemas de control expertos, describiendo la inteligencia artificial y humana, los campos de estudio de la inteligencia artificial como las redes neuronales y la lógica difusa, y los componentes y tipos de sistemas expertos. También compara sistemas clásicos y expertos, y discute aplicaciones de sistemas expertos para el control de procesos industriales.
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 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.
El documento describe los conceptos básicos de los sistemas, incluyendo sus entradas, procesos, salidas, retroalimentación y subsistemas. También explica el ciclo de desarrollo de sistemas, que comprende el reconocimiento del problema, el estudio de factibilidad, el análisis, diseño, implementación y prueba.
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, que son aplicaciones informáticas capaces de resolver problemas complejos al razonar como un experto humano sobre un dominio específico. Los sistemas expertos utilizan reglas y conocimientos de expertos humanos para deducir soluciones a problemas de manera lógica. Se componen de bases de conocimientos, bases de hechos, mecanismos de inferencia e interfaces de usuario. El documento también presenta ejemplos de sistemas expertos existentes y su aplicación para diagnosticar enfermedades respiratorias comunes.
Este documento describe varios métodos para la automatización y control de procesos industriales, incluyendo la lógica difusa, sistemas expertos, redes neuronales y razonamiento basado en casos. Explica cómo estos métodos pueden usarse para representar conocimiento impreciso, tomar decisiones, aprender patrones y reconfigurarse para apoyar al usuario.
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.
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 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.
Los científicos realizaron un experimento con chimpancés en el que colocaron bananas en la parte superior de una jaula. Cuando los chimpancés subían por las bananas, los que estaban abajo eran mojados. Luego de varias iteraciones, incluso los chimpancés que no habían sido mojados atacaban a los nuevos que intentaban subir, aunque no sabían por qué. Este experimento ilustra cómo los paradigmas se transmiten entre generaciones aunque la razón original ya no sea aplicable.
El documento presenta un proyecto de PowerPoint sobre sistemas en oficinas. El proyecto incluye una introducción, menú, secciones sobre conceptos de sistemas, enfoque sistemático, modelo IPO, descomposición jerárquica de sistemas, caja negra, caja blanca, eficacia y eficiencia, conclusiones y bibliografía. El objetivo es analizar los sistemas en oficinas y su uso para ser productivos.
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 describe las reglas de producción, que son un método para representar conocimiento mediante reglas condicionales de la forma "si...entonces...". Explica que las reglas de producción se usan en sistemas expertos y lenguajes de programación, y que permiten modelar procesos inferenciales de forma similar a como funciona la memoria humana. También define conceptos como razonamiento progresivo y regresivo usando reglas de producción.
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.
Los sistemas expertos emulan el comportamiento de un experto humano para proveer respuestas rápidas y de alta calidad. Tienen entradas de datos desde el exterior y salidas de datos hacia el exterior. Pueden realizar tareas como monitorización, diseño, planificación, control, simulación e instrucción mediante el razonamiento basado en reglas, casos o redes bayesianas. También son útiles para la recuperación de información al poder generar información no explícita.
Teoria general de los sistemas de informacionisara1
El documento describe la teoría general de los sistemas de información. Define un sistema como un conjunto de elementos que interactúan para alcanzar un objetivo. Explica que los sistemas tienen entradas, procesos, salidas y retroalimentación. También describe las partes clave de un sistema de información como el análisis de requisitos, diseño e implementación.
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 introduce los sistemas de control expertos, describiendo la inteligencia artificial y humana, los campos de estudio de la inteligencia artificial como las redes neuronales y la lógica difusa, y los componentes y tipos de sistemas expertos. También compara sistemas clásicos y expertos, y discute aplicaciones de sistemas expertos para el control de procesos industriales.
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 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.
El documento describe los conceptos básicos de los sistemas, incluyendo sus entradas, procesos, salidas, retroalimentación y subsistemas. También explica el ciclo de desarrollo de sistemas, que comprende el reconocimiento del problema, el estudio de factibilidad, el análisis, diseño, implementación y prueba.
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, que son aplicaciones informáticas capaces de resolver problemas complejos al razonar como un experto humano sobre un dominio específico. Los sistemas expertos utilizan reglas y conocimientos de expertos humanos para deducir soluciones a problemas de manera lógica. Se componen de bases de conocimientos, bases de hechos, mecanismos de inferencia e interfaces de usuario. El documento también presenta ejemplos de sistemas expertos existentes y su aplicación para diagnosticar enfermedades respiratorias comunes.
Este documento describe varios métodos para la automatización y control de procesos industriales, incluyendo la lógica difusa, sistemas expertos, redes neuronales y razonamiento basado en casos. Explica cómo estos métodos pueden usarse para representar conocimiento impreciso, tomar decisiones, aprender patrones y reconfigurarse para apoyar al usuario.
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.
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 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.
Los científicos realizaron un experimento con chimpancés en el que colocaron bananas en la parte superior de una jaula. Cuando los chimpancés subían por las bananas, los que estaban abajo eran mojados. Luego de varias iteraciones, incluso los chimpancés que no habían sido mojados atacaban a los nuevos que intentaban subir, aunque no sabían por qué. Este experimento ilustra cómo los paradigmas se transmiten entre generaciones aunque la razón original ya no sea aplicable.
El documento presenta un proyecto de PowerPoint sobre sistemas en oficinas. El proyecto incluye una introducción, menú, secciones sobre conceptos de sistemas, enfoque sistemático, modelo IPO, descomposición jerárquica de sistemas, caja negra, caja blanca, eficacia y eficiencia, conclusiones y bibliografía. El objetivo es analizar los sistemas en oficinas y su uso para ser productivos.
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 describe las reglas de producción, que son un método para representar conocimiento mediante reglas condicionales de la forma "si...entonces...". Explica que las reglas de producción se usan en sistemas expertos y lenguajes de programación, y que permiten modelar procesos inferenciales de forma similar a como funciona la memoria humana. También define conceptos como razonamiento progresivo y regresivo usando reglas de producción.
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.
Las reglas de producción son un mecanismo popular para representar conocimiento en sistemas expertos. Son reglas del tipo "si-entonces" que examinan datos y solicitan más información hasta llegar a un diagnóstico. Su popularidad se debe a que han sido usados con éxito para construir sistemas expertos a pesar de que también tienen algunas desventajas como un crecimiento rápido en el número de reglas.
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 presenta información sobre inteligencia artificial y razonamiento basado en casos. Explica conceptos como gestión del conocimiento, definiciones de razonamiento basado en casos, el ciclo de razonamiento basado en casos y procesos como recuperación y retención. También describe sistemas basados en reglas e incluye información sobre tipos de sistemas basados en conocimiento, elementos de sistemas basados en conocimiento como motores de inferencia, y métodos de razonamiento como encadenamiento hacia adelante y hacia atrás.
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.
El documento describe los componentes clave de un sistema, incluyendo entradas, procesos, salidas y retroalimentación. Explica que un sistema está compuesto de partes interrelacionadas que interactúan para lograr un objetivo. También describe las etapas clave del desarrollo de sistemas, como la identificación de problemas y objetivos, el análisis de requisitos, el diseño del sistema recomendado y las pruebas.
Un sistema experto es una aplicación informática capaz de resolver problemas que requieren un gran conocimiento sobre un tema específico, imitando el razonamiento de un experto humano. Está compuesto por una base de conocimientos, una base de hechos, un motor de inferencia y una interfaz de usuario. Algunas tareas que realizan los sistemas expertos incluyen monitorización, diseño, planificación, control, simulación e instrucción.
Las reglas de producción son un método de representación del conocimiento basado en reglas del tipo si-entonces. Se utilizan para examinar datos, solicitar nueva información y llegar a un diagnóstico. Han sido usadas con éxito para construir sistemas expertos. Tienen una estructura general de antecedente-consecuente donde el antecedente contiene las condiciones y el consecuente las conclusiones u acciones.
Los sistemas basados en reglas utilizan una serie de reglas de la forma "SI condición ENTONCES conclusión" para representar el conocimiento. Cada regla por sí misma constituye un grano de conocimiento. El razonamiento se realiza mediante el emparejamiento de los hechos con las condiciones de las reglas para activarlas. Estos sistemas pueden ser dirigidos por los datos o por los objetivos.
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.
Un sistema experto es una aplicación informática capaz de resolver problemas complejos en un área específica utilizando el conocimiento de expertos. Funciona imitando el razonamiento humano para diagnosticar problemas y proponer soluciones. Los sistemas expertos se basan en conocimiento declarativo sobre los hechos y situaciones de un dominio, así como conocimiento de control sobre los pasos para resolver problemas.
El documento describe un sistema experto (SE), que es una aplicación informática capaz de solucionar problemas que requieren un gran conocimiento sobre un tema específico. Un SE imita las actividades de un experto humano para resolver problemas usando conocimiento declarativo y de control almacenado. Los SE se usan comúnmente para monitorización, diseño, planificación, control, simulación e instrucción.
Proyecto final 3r parcial herramientas de infojuan_gregorio
Este documento presenta una introducción a los conceptos básicos de sistemas de información, bases de datos y Microsoft Publisher. Explica los componentes clave de un sistema de información como su definición, ciclo de vida y tipos. Luego describe las características y funcionalidades de las bases de datos y Microsoft Access, incluyendo tablas, campos, registros y tipos de relaciones. Finalmente, define Microsoft Publisher y sus usos para crear folletos, libretas de direcciones y calendarios.
El documento describe los pasos típicos en un estudio de factibilidad para un nuevo sistema de información. Estos incluyen definir los objetivos y alcances del sistema, analizar el sistema existente, desarrollar un modelo lógico preliminar, redefinir el problema a la luz de los nuevos conocimientos, generar y evaluar soluciones alternativas, y analizar la factibilidad técnica, económica y operacional de cada solución viable. El estudio de factibilidad proporciona una evaluación inicial del proyecto y una recomendación
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.
Un sistema experto es una aplicación informática que utiliza el conocimiento de expertos humanos para resolver problemas complejos en un dominio específico. Se basa en una base de conocimientos que contiene reglas y hechos, e imita el razonamiento humano para explicar soluciones y adquirir nuevos conocimientos. Los sistemas expertos se utilizan comúnmente en empresas para ayudar a los humanos a tomar decisiones de manera más rápida y eficiente.
El documento proporciona una introducción a las bases de datos y SQL Server, explicando conceptos clave como tablas, modelos de datos, normalización y relaciones. Describe las funciones principales de una base de datos, incluido el almacenamiento y procesamiento de datos. También explica conceptos como claves primarias, claves ajenas y reglas de integridad de datos.
This document outlines the requirements to become a Guía Mayor (Senior Guide) in the youth ministry program of the Asociación Venezolana Sur Occidental. It details the insignia and honors a Guía Mayor is authorized to wear on their uniform. It also includes forms to collect personal information and outlines five sections of requirements covering counseling fundamentals, spiritual development, training for service, leadership development, and developing skills and abilities. Completing all the requirements, which include reading books, attending seminars, teaching classes, and participating in various programs, can take up to two years.
Este documento presenta una lección bíblica para niños sobre la historia de Sansón matando un león con sus manos según el libro de Jueces 14:1-9. Incluye instrucciones para los maestros, un resumen de la historia bíblica, y un ejercicio para que los niños completen oraciones y coloreen un dibujo relacionado a la lección. El objetivo es enseñar a los niños sobre el poder que Dios le dio a Sansón y cómo esto formaba parte del plan de Dios.
Este documento confidencial describe las consecuencias personales y sociales del uso indebido de drogas. La adicción hace que la droga sea la principal motivación de la vida del consumidor, lo que altera su relación con la sociedad al dejar de cumplir con roles como estudiante, trabajador o padre. Esto incluye el aislamiento social, la estigmatización como "drogadicto", el deterioro de las relaciones personales y la familia, problemas de rendimiento escolar y laboral, mayor riesgo de accidentes, conductas delictivas y altos
Este documento proporciona una guía para la investidura de Guía Mayor. Incluye secciones para datos personales, requisitos previos como tener 16 años y ser miembro bautizado, y requisitos como tener el certificado de Consejeros para Conquistadores y dos especialidades en Artes y Habilidades Manuales. El propósito es ayudar a los jóvenes a crecer como líderes.
Este documento proporciona instrucciones para completar una carta de poder para que otra persona pueda cobrar cheques de nómina en nombre de alguien. Se debe especificar las quincenas a cobrar, aceptar el poder otorgante y los testigos, y adjuntar una identificación oficial.
Este documento es una constancia de experiencia profesional que detalla el nombre del egresado, la empresa o persona para quien trabajó, el proyecto o tarea realizada, la duración del proyecto y las fechas de inicio y fin. También indica si el egresado recibió remuneración por sus servicios y proporciona un contacto para verificar la información.
El documento presenta los principios y votos de los Jóvenes Adventistas, incluyendo observar la devoción matutina, cumplir con sus deberes, cuidar el cuerpo y ser obediente y cortés. También incluye el lema de los Adventistas que es "El Amor de Cristo nos motiva" y su objetivo de llevar el mensaje del Adviento a todo el mundo. Finalmente, presenta el voto y los principios de la Legión de Honor de los Jóvenes Adventistas para honrar a Cristo en todo lo que elijan ver, oír
El documento describe los pasos para crear una base de datos de una biblioteca en MySQL, incluyendo la creación de tablas para Libros, Autores, Estudiantes, la relación entre Libros y Autores, y préstamos, así como la inserción de datos en las tablas y la creación de vistas e índices.
Este documento proporciona información sobre insectos. Explica cómo montar una colección de insectos que represente al menos 6 órdenes diferentes e incluya detalles de cada especimen. También describe las características distintivas de los insectos como su cabeza, tórax, abdomen, antenas y otros detalles. Luego menciona ejemplos de insectos útiles como las abejas y mariposas, e insectos dañinos como las cucarachas y pulgas. Finalmente relata dos historias bíblicas donde los insectos jugaron un pap
Este documento presenta un manual para el uso del programa AutoCAD 2012. Explica los objetivos del manual que son apoyar a estudiantes de ingeniería en el aprendizaje de herramientas CAD y mostrar las herramientas de diseño 2D y 3D de AutoCAD 2012. Incluye capítulos sobre tendencias de CAD, la interfaz de usuario de AutoCAD, y herramientas como creación de entidades, capas, sombreado y texto. El manual provee una guía para que los usuarios aprendan a utilizar AutoCAD 2012 para diseño.
Este capítulo presenta los conceptos básicos de cálculo diferencial e integral. La primera parte introduce el concepto de derivada como la tasa de cambio de una función y su significado geométrico como la pendiente de la recta tangente. La segunda parte trata el concepto de integral. Además, se explica la relación entre derivadas e integrales a través de un importante teorema. El capítulo concluye explicando reglas para derivar funciones básicas y propiedades de derivadas.
El documento describe las ecuaciones de primer grado con una incógnita, incluyendo los conceptos básicos como incógnita, coeficientes, términos independientes, primer y segundo miembro. Explica cómo resolver ecuaciones sin paréntesis ni denominadores, con paréntesis y con denominadores, a través de pasos como transponer términos y despejar la incógnita. También incluye ejemplos resueltos.
El documento describe la evolución histórica de las unidades de medida y los sistemas de unidades, desde las primeras unidades utilizadas por el hombre primitivo hasta el establecimiento del Sistema Internacional de Unidades (SI) en 1960. Explica que inicialmente cada país y cultura tenían sus propias unidades, lo que dificultaba el comercio. Más tarde, el Imperio Romano estandarizó algunas unidades, pero la anarquía regresó durante la Edad Media. En 1795 se estableció el Sistema Métrico Decimal y posteriormente surgieron
Este documento presenta un curso completo sobre MySQL. Incluye información sobre la instalación de MySQL, definiciones básicas de bases de datos, diseño de bases de datos usando modelos entidad-relación y relacionales, normalización, tipos de datos, creación y manipulación de bases de datos, consultas, usuarios y permisos. El objetivo es proporcionar los conocimientos necesarios para diseñar y administrar bases de datos usando MySQL.
Este documento proporciona instrucciones para utilizar Microsoft Publisher 2007. Explica cómo crear publicaciones impresas y para sitios web usando objetos como texto, imágenes y tablas. Detalla las barras de herramientas y opciones de formato para personalizar las publicaciones, como estilos de fuente, color, líneas y sombras. El objetivo es aprender a usar Publisher de manera rápida y eficiente para crear una variedad de publicaciones como calendarios, tarjetas y pancartas.
Este documento provee una introducción al lenguaje de programación Haskell. Explica brevemente los orígenes del paradigma funcional y el desarrollo de lenguajes como Lisp, ML y Haskell. Luego, describe las características principales de Haskell como un lenguaje funcional puro con tipos polimórficos, evaluación perezosa y funciones de alto orden. Finalmente, discute las ventajas de Haskell para la productividad, claridad del código y mantenimiento de software.
El documento proporciona una introducción a Microsoft Publisher 2007, incluyendo una descripción de sus características principales y tipos de plantillas. Explica que Publisher ofrece plantillas para una variedad de publicaciones como catálogos, boletines, calendarios, tarjetas y más. También describe los pasos básicos para crear una publicación, como seleccionar una plantilla, personalizarla y guardarla.
El documento proporciona instrucciones para crear varios tipos de publicaciones en Microsoft Publisher 2007, incluyendo tarjetas de presentación, calendarios, diplomas, tarjetas de invitación, correos electrónicos, folletos, volantes, páginas web y posters científicos. Explica cómo importar documentos de Word, seleccionar diseños y colores, agregar logotipos, imágenes y texto, y guardar los documentos en formatos como PDF.
Los puentes son estructuras esenciales en la infraestructura de transporte, permitiendo la conexión entre diferentes
puntos geográficos y facilitando el flujo de bienes y personas.
Estilo Arquitectónico Ecléctico e Histórico, Roberto de la Roche.pdfElisaLen4
Un pequeño resumen de lo que fue el estilo arquitectónico Ecléctico, así como el estilo arquitectónico histórico, sus características, arquitectos reconocidos y edificaciones referenciales de dichas épocas.
TIA portal Bloques PLC Siemens______.pdfArmandoSarco
Bloques con Tia Portal, El sistema de automatización proporciona distintos tipos de bloques donde se guardarán tanto el programa como los datos
correspondientes. Dependiendo de la exigencia del proceso el programa estará estructurado en diferentes bloques.
1. UNIDAD 3.- SISTEMAS DE RAZONAMIENTO LOGICO
Tendencia en IA (70's): (i) aplicaciones reales (ii) incorporar grandes cantidades de
conocimiento vs. Sistemas genéricos (e.g., GPS)
MYCIN: diagnóstica y recomienda terapia de infecciones bacteriológicas de la sangre.
Requerimientos:
Útil (un área de necesidad reconocida)
Capacidad de considerar una gran cantidad de conocimiento técnico cambiante
(reglas)
Diálogo interactivo (simbólico)
Otros puntos:
velocidad
accesibilidad y facilidad de uso
con énfasis como herramienta de soporte
En el dominio se tienen que tomar decisiones con información incompleta
Alrededor de 200 reglas, 24 funciones y 80 atributos
Cada regla es un pedazo de conocimiento modular y dice explícitamente en sus condiciones
el contexto necesario
Características Principales:
Se usan sólo conjunciones en las condiciones de las reglas
Cada regla puede tener más de una conclusión (acción)
Su mecanismo de inferencia es encadenamiento hacia atrás, con búsqueda depth-
first en un árbol AND/OR
Se consideran todas las reglas que pueden aplicarse
Maneja factores de certeza (o certidumbre). Su regla de combinación es: mínimo en
las condiciones AND y máximo entre opciones (reglas) OR
Factores en rango se deshechan
Guiado por metas generalizadas:trata de encontrar toda la información relacionada
con la meta
Si no puede deducir la información le pregunta al usuario
Se etiquetan algunas condiciones como preguntables (LABDATA) para evitar tratar
de inferirlas cuando es muy probable que el usuario las conozca.
Intenta primero aplicar reglas con valores conocidos (unity path)
2. Mantiene lo que va evaluando para evitar tratar de re-evaluar
Se hace una pre-evaluación en las condiciones de las reglas para eliminar las que
sean inmediatamente falsas (preview).
La pre-evaluación involucra ``plantillas'' templates
Tiene ciertas reglas de ``sentido común'' para evitar un proceso largo usando un
encadenamiento hacia adelante.
Usa meta-reglas para ordenar/guiar el proceso deductivo
Uso de contextos: paciente, infección, cultivo y organismo, y propiedades ``básicas''
(a evaluar/preguntar) para guiar el mecanismo de razonamiento
Suposiciones:
Se tiene un formato pre-establecido por lo que es difícil expresar todo el
conocimiento en él.
Se asume que el conocimiento puede describirse en forma de reglas, las reglas y
cómo se usan son suficientes para dar explicaciones, los expertos pueden reconocer
su experiencia en las reglas, las reglas son suficientemente sencillas, expresivas e
intuitivas
Sólo un número reducido de condiciones (6) se consideran por cada regla y cada
condición es independiente de las otras
No se requieren muchas reglas de encadenamiento hacia adelante
El mecanismo de explicación es adecuado
Los expertos pueden expresar su conocimiento en forma de reglas
El mecanismo de razonamiento modus ponen es adecuado
El vocabulario empleado es adecuado
Evaluación de Reglas como Representación de Conocimiento
Desempeño: depende de la cantidad y profundidad de su conocimiento
La modularidad de las reglas es fundamental para un buen desempeño (entre otros
para añadir nuevas reglas, detectar inconsistencias, reglas subsumidas por otras,
etc)
La modularidad implica que toda la información contextual debe de estar incluida
en la regla y ninguna regla llama directamente a otra. Esto puede provocar reglas
demasiado grandes.
En encadenamiento hacia atrás no es fácil mapear un conjunto de pruebas a las
metas (pensar ``al revés'')
El formalismo sólo permite pruebas de predicados (i.e., no puede tener: para todo
organismo... esto lo tienen ``parchado'' en algunas meta-reglas pero les complica el
sistema de explicación)
3. Explicación: debe de ser ``natural'' y transparente para los expertos (razones de usar
proceso simbólico y reglas).
Capacidades: (i) mostrar en cualquier momento la regla considerada (ii) almacenar
las reglas utilizadas para propósitos de explicación (iii) encontrar reglas específicas
para contestar algún tipo de pregunta
Extensiones: (i) preguntar por qué no tomo ciertas acciones (ii) combinar la
explicacióncon ``medidas de información'' para dar explicaciones adiferente detalle
Aseveración: el nivel de detalle de conocimiento es adecuado porque lo dieron los
expertos
Adquisición: es fácil de formalizar en forma de reglas el dominio médico
Las explicaciones permiten encontrar fallas en la base de conocimiento y facilitan su
modificación
La adquisición se puede hacer en lenguaje natural porque el lenguaje considerado
es suficientemente restringido
La adquisición debe de estar libre de contradicciones, redundancias y subsunciones.
Problemas con contradicciones indirectas, efectos secundarios (i.e., actualizaciónde
información relacionada)
Algunas limitaciones:
algunos conceptos no son fáciles de expresar en forma de reglas
el razonamiento hacia atrás no parece ser adecuado para estructurar grandes
cantidades de conocimiento
La sintaxis de las reglas asume sólo conjunciones de pruebas proposicionales
La información se introduce sólo al responder preguntas
Las suposiciones sobre las cuales se basa el manejo de los factores de certeza son
muy restrictivas
3.1.- REGLAS DE PRODUCCION
Regla se entiende como una proposición lógica que relaciona 2 o más objetos e
incluye 2 partes, la premisa y la conclusión. Cada una de estas partes consiste en una
expresión lógica con una o más afirmaciones objeto-valor conectadas mediante los
operadores lógicos y, o ó no.
Reglas de producción. Es un método procedimental de representación del
conocimiento, pone énfasis en representar y soportar las relaciones inferenciales del
algoritmo, en contraposición a los métodos declarativos (hechos).
4. La estructura de una regla es:
SI <antecedentes>: contiene las cláusulas que deben cumplirse para que la regla
pueda evaluarse o ejecutarse.
ENTONCES <consecuentes>: indica las conclusiones que se deducen de las premisas
o las acciones que el sistema debe realizar cuando ejecuta la regla.
Los antecedentes son las condiciones y los consecuentes las conclusiones, acciones o
hipótesis. Cada regla por si misma constituye un gránulo completo de conocimiento.
La inferencia en los Sistemas Basados en Reglas se realiza mediante emparejamiento. Hay
dos tipos, según el sentido:
Sistemas de encadenamiento hacia adelante: una regla es activada si los
antecedentes emparejan con algunos hechos del sistema.
Sistemas de encadenamiento hacia atrás: una regla es activada si los consecuentes
emparejan con algunos hechos del sistema.
Arquitectura de los Sistemas Basados en Reglas:
Base de Conocimientos: reúne todo el conocimiento del sistema (Hechos + Reglas).
Memoria Activa: contiene los hechos que representan el estado actualdel problema
(iniciales + inferidos a posteriori) y las reglas activadas (en condiciones de ser
ejecutadas).
Motor de Inferencias: decide que reglas activadas se ejecutarán.
Hay muchas formas de representar el conocimiento en un sistema experto. El método
más utilizado son las reglas de producción.
Una regla de producción toma la siguiente forma general:
SI <son ciertos determinados hechos>
ENTONCES <se consideran ciertos otros hechos>
Estas reglas residen en la base de conocimientos, en una especie de fichero de texto. El
programa de inferencia, verdadero motor del sistemaexperto seencargade combinar estas
reglas, interactuando con el usuario a través del interfaz del usuario.
Reglas de producción
5. A menudo, es conveniente representar lanaturaleza dinámica de una aplicaciónde la IA por
un conjunto de reglas hechas de condiciones y acciones. Las reglas de producción son un
tipo de regla "Si...entonces...", basadaen condiciones y acciones.Una de las reglas que hace
que las acciones de la regla a ejecutar den lugar a nuestras descripciones producen más
acciones (de aquí el nombre de "reglas de producción"), así hasta que el sistema encuentre
la solución o se detenga.
Un sistema consistente en un conjunto de reglas de producción, son los operadores en el
sistema, es decir, las que se usan para manipular las bases de datos. Los lenguajes de estos
sistemas de producción, tales como OPS5, facilitan la representación del conocimiento en
reglas de producción. Cadauna de estas reglas está embebida en una pieza de conocimiento
que puede serañadida o quitada del sistemasegúnlas necesidades.La parte "SI..." y la parte
"entonces..." pueden estar compuestas de más de una frase por ejemplo, "Si es diciembre
y estás en elnorte del circulo antártico, entonces necesitas un buen abrigo... y...una linterna
día y noche".
El formato "Si... Entonces..." de las reglas de producción hace relativamente fácil codificar
los sistemas expertos del conocimiento, pero frecuentemente pensamos sobre la
experiencia de una manera: "Si... Entonces...".
Las reglas de producción en sistemas expertos escritas en el OPS5 no necesitan acogerse a
un orden particular porque el control de flujo en un programa no está determinado por el
orden en el que el programador ha codificado las reglas. En lugar de eso las reglas son
candidatas a actuar cuando los elementos "Si..." son satisfactorios por el estado actual del
sistema, que continuamente cambia al ir actuando las reglas. Explícitamente las estructuras
de control en algunos programas pueden también limitar la aplicabilidad de alguna regla en
algún momento. La capacidad para añadir o quitar reglas de producción en algún punto del
sistema sin considerarlas por orden ayuda a desarrollar el trabajo más fácilmente.
3.1 Sintaxis de las reglas de producción.
- A1 A2 ... An => C
- representación objeto-atributo-valor
Representación: objeto-atributo-valor
(literalize Objeto Atributo1 Atributo2 AtributoN)
Los atributos solo pueden tener un valor a menos que se declaren como vectores
Instanciaciones de objetos (asignar valores con constantes o con nil)
Las instanciaciones se añaden a la memoria de trabajo y se les asigna un número entero
positivo o etiqueta de tiempo (time-tag)
6. Para ver los elementos de la memoria de trabajo: (wm) e.g.,
10:(paciente ^nombre Juan ^edad 20
^síntoma fiebre)
Sintaxis:
(p < nombre >< lhs > --> < rhs >)
e.g.,
(p ejemplo
(paciente ^sintoma = fiebre)
(datos-lab ^celulas-T < 100)
-->
(make paciente ^diagnostico sida))
Atributo-predicado-valor
Predicado: <, <=, >=, >, <>, =
Si no se pone ningún predicado se asume que es: =
El intérprete aparea condiciones de las reglas con elementos de lamemoria de trabajo: e.g.,
(paciente ^edad < 70)
Memoria de trabajo:
1: (paciente ^nombre juan ^edad 50)
2: (paciente ^nombre maría ^edad 75)
Extensiones:
(paciente ^edad {> 20 < 50}) (conjunción)
(paciente ^queja << fiebre dolor-de-cabeza >>)
(disyunción)
Acciones:
make: crea un elemento en la memoria de trabajo
remove: elimina un elemento de la memoria de trabajo
modify: cambia un elemento de la memoria de trabajo
Los atributos no mencionados en make se les asigna nil e.g.,
(literalize persona nombre edad)
(make persona ^nombre juan)
7. 1: (persona ^nombre juan ^edad nil)
Remove: e.g.,
(remove 10)
(remove *)
Modify: hace un remove seguido de un make. e.g.,
(literalize persona nombre)
(p chafa
(persona ^nombre anonimo)
-->
(modify 1 ^nombre juan))
1: (persona ^nombre anónimo)
3: (persona ^nombre juan)
Otras instrucciones: openfile, closefile, accept, write
Variables: se ponen entre ``< >'': < x >, < N >,
< cualquier-cosa >, e.g.,
(persona ^nombre = <n > ^edad = 20)
Una variable puede instanciarse a un elemento de la memoria de trabajo: {(persona
^nombre juan) <pers>}, e.g.,
(p ejemplo
{(persona ^nombre juan) <pers >}
-->
(remove <pers >))
(p arteria-pequenias
(arteria ^nombre = <n > ^diametro < 2)
(brazo ^conducto-sanguineo = <n >)
-->
(make arteria-pequenia ^nombre <n >))
Interprete: OPS5 usa encadenamiento hacia adelante
Criterios:
8. LEX (lexical): preferencia por datos más recientes, las reglas más específicas y
arbitrario
MEA (Means-Ends Analysis): da preferencia a la primera condición (contextos)
Ejemplo (ancestros):
nombre madre padre
Gaia - Caos
Cronos Gaia Urano
Rhea Gaia Urano
Zeua Rhea Cronos
Hephaestus Hera Zeus
Leto Febe Coeus
Hera Rhea Cronos
Apolo Leto Zeus
(literalize persona nombre madre padre)
En OPS5 no hay recursión, por lo que necesitamos un objeto intermedio para guardar los
ancestros intermedios
(literalize mientras nombre)
Necesitamos otro objeto para empezar todo (es común)
(literalize empieza)
Regla inicializadora:
(p pregunta
{(empieza) <inicia >}
-->
9. (remove <inicia >)
(write (crlf) Dame el nombre: )
(make mientras ^nombre (accept)))
(p ancestro
{(mientras ^nombre {<ancestro > <> nil }) <emt >}
(persona ^nombre <ancestro > ^madre <nombre-m >
^padre <nombre-p >)
-->
(remove <emt >)
(write (crlf) <nombre-m > y <nombre-p > son
ancestros de <ancestro >)
(make mientras ^nombre <nombre-m >)
(make mientras ^nombre <nombre-p >))
También hace falta declarar la tabla de ancestros:
(make persona ^nombre Gaia ^padre Caos)
(make persona ^nombre Cronos ^madre Gaia
^padre Urano)