Inteligencia artificial-y-sistemas-expertos
Upcoming SlideShare
Loading in...5
×
 

Inteligencia artificial-y-sistemas-expertos

on

  • 445 views

 

Statistics

Views

Total Views
445
Views on SlideShare
441
Embed Views
4

Actions

Likes
0
Downloads
14
Comments
0

1 Embed 4

http://grupo04finanazaseimp.blogspot.com 4

Accessibility

Categories

Upload Details

Uploaded via as Microsoft PowerPoint

Usage Rights

© All Rights Reserved

Report content

Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
  • Full Name Full Name Comment goes here.
    Are you sure you want to
    Your message goes here
    Processing…
Post Comment
Edit your comment

Inteligencia artificial-y-sistemas-expertos Inteligencia artificial-y-sistemas-expertos Presentation Transcript

  • PRINCIPALES RAMAS DE LA IA: Desarrollo de dispositivos mecánicos o de computación que tengan la capacidad de realizar funciones y/o tareas que requieran de un alto grado de precisión, tediosas o impliquen riesgo de peligro para los seres humanos. En la actualidad se combinan las capacidades de alta precisión de la máquina con un software controlador sofisticado. Robot QRIO de Sony http://www.youtube.com/watch?v=rokOtmUhos0 El primer trabajo práctico de Robótica en la Maestría de Inteligencia Artificial en la UCLA, Venezuela :D...Robot minibot Lego RCX http://www.youtube.com/watch?v=Wz0aJmFYeaE http://www.youtube.com/watch?v= yzCadN4_5Ms Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías: Robótica I.A
  • Equipos y software que les permite a las computadoras capturar, almacenar y manipular imágenes visuales y fotografías. PRINCIPALES RAMAS DE LA IA: Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías: Se pueden usar junto con robots para darles "visión" a estas máquinas y que pueda tomar decisiones con base a lo que ve y reconocer la información visual de acuerdo con patrones generales. Ver video: Sistemas de Visión Robótica http://www.youtube.com/watch?v=HdHFTxlYIjc I.A
  • PRINCIPALES RAMAS DE LA IA: Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías: Programas que tienen como entrada lenguajes humanos para traducirlos en un conjunto estándar de instrucciones que una computadora ejecuta. Permiten a los seres humanos usar su propio lenguaje natural cuando interactúan con programas como sistemas de administración de bases de datos (DBMS) o sistemas de apoyo para la toma de decisiones. Robótica Sistemas de Visión Procesamiento de Lenguaje Natural I.A View slide
  • PRINCIPALES RAMAS DE LA IA: Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías: El objetivo de los procesadores de lenguaje natural es eliminar paulatinamente la necesidad de aprender lenguajes de programación o comandos personalizados para que las computadoras entiendan. Su ventaja radica en que combinados con dispositivos de reconocimiento de voz, el usuario de instrucciones a las computadoras para que realicen tareas, sin usar un teclado o cualquier otro dispositivo de entrada. Ver video: Robótica http://www.youtube.com/watch?v=ilchnpsROSs Sistemas de Visión Procesamiento de Lenguaje Natural I.A View slide
  • PRINCIPALES RAMAS DE LA IA: Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías: Combinación de software y equipos que le permite a la computadora cambiar su modo de funcionar o reaccionar a situaciones, basado en la retroalimentación que recibe. Robótica Sistemas de Visión Procesamiento de Lenguaje Natural Sistemas de Aprendizaje I.A
  • PRINCIPALES RAMAS DE LA IA: Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías: Es un sistema de computación que puede actuar en la misma forma que funciona el cerebro humano, o simularlo. La redes neuronales pueden procesar muchas piezas de información al mismo tiempo y aprender a reconocer patrones. Un sistema de red neuronal aprende por ensayo y error. Ver video: http://www.youtube.com/watch?v=1u18juT89NM Robótica Sistemas de Visión Procesamiento de Lenguaje Natural Sistemas de Aprendizaje Redes Neuronales I.A
  • PRINCIPALES RAMAS DE LA IA: Red neuronal artificial perceptrón simple con n neuronas de entrada, m neuronas en su capa oculta y una neurona de salida. T Tomado de Wikilearning http://es.wikipedia.org/wiki/Red_neuronal_artificial
  • PRINCIPALES RAMAS DE LA IA: Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías: •Capacidad de recuperar información incluso si falla alguno de sus nodos. •Modificación rápida de los datos almacenados a partir de nueva información. •Capacidad de descubrir relaciones y tendencias en grandes bases de datos. •Capacidad de resolver problemas complejos para los cuales no se cuenta con la información. Ver video: Robótica http://www.youtube.com/watch?v=DCcjMHt3CoY Redes Neuronales Sistemas de Aprendizaje Procesamiento de Lenguaje Natural Sistemas de Visión I.A
  • PRINCIPALES RAMAS DE LA IA: Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías: Se basa en reglas que no tienen límites discretos, sino que se prolongan en un continuum, permitiendo a un sistema manejar mejor la ambigüedad. Esto es muy útil para reflejar cómo tienden a pensar las personas, en términos relativos, no absolutos. Robótica Sistemas de Visión Procesamiento de Lenguaje Natural Sistemas de Aprendizaje Redes Neuronales Lógica Difusa I.A
  • PRINCIPALES RAMAS DE LA IA: Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías: Un algoritmo genético es un método de búsqueda dirigida basada en Probabilidad. Al aumentar el número de iteraciones, la probabilidad de tener el óptimo en la población tiende a 1. Funciones matemáticas que usan los principios de Darwin para mejorar una aplicación. La funciones se diseñan para simular en software, en cuestión de minutos o segundos I.A. Algoritmos Genéticos Robótica Lógica Difusa Redes Neuronales Sistemas de Aprendizaje Procesamiento de Lenguaje Natural Sistemas de Visión I.A
  • PRINCIPALES RAMAS DE LA IA: Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías: Programas de computadora que automáticamente revisan enormes cantidades de datos y seleccionan y entregan la información más adecuada para el usuario, de acuerdo con requisitos contextuales o específicos. La aplicación más importante de los agentes inteligentes se encuentra en la WEB. www.google.co.ve www.amazon.com Logaritmos Genéticos Robótica Lógica Difusa Redes Neuronales Sistemas de Aprendizaje Procesamiento de Lenguaje Natural Sistemas de Visión Agentes Inteligentes I.A
  • PRINCIPALES RAMAS DE LA IA: Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías: El propósito principal de los agentes inteligentes es realizar sus tareas significativas más rápido, con más frecuencia y de manera más efectiva, que el usuario. Los agentes inteligentes vinculan automáticamente su computadora con sitios favoritos, le avisan cuando éstos se hayan actualizado y adecuan páginas específicas a sus preferencias. Logaritmos Genéticos Robótica Lógica Difusa Redes Neuronales Sistemas de Aprendizaje Procesamiento de Lenguaje Natural Sistemas de Visión Agentes Inteligentes I.A
  • PRINCIPALES RAMAS DE LA IA: Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías: Programa de computadora, inteligente, que usa el conocimiento y los procedimientos de inferencia para resolver problemas que son suficientemente difíciles como para requerir significativa experiencia humana para su solución. Hace un amplio uso del conocimiento especializado, como lo hace un experto humano. Trabaja sobre un dominio especifico. Logaritmos Genéticos Sistemas ExpertosRobótica Lógica Difusa Redes Neuronales Sistemas de Aprendizaje Procesamiento de Lenguaje Natural Sistemas de Visión Agentes Inteligentes I.A
  • PRINCIPALES RAMAS DE LA IA: Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías: Se utilizan los términos: Sistema Experto (SE), Sistemas Basados en Conocimientos o Sistema Experto Basado en Conocimiento. Para construir un SE, un ingeniero del conocimiento se entrevista con un experto humano, y traduce la información en código. I.A Logaritmos Genéticos Sistemas ExpertosRobótica Lógica Difusa Redes Neuronales Sistemas de Aprendizaje Procesamiento de Lenguaje Natural Sistemas de Visión Agentes Inteligentes
  • • Pueden explicar su razonamiento o decisiones sugeridas. • Puede mostrar un comportamiento "inteligente“. • Puede obtener conclusiones de relaciones complejas. • Puede proporcionar conocimientos acumulados. • Puede hacer frente a la incertidumbre. CARACTERISTICAS DE LOS SE:
  • CAPACIDADES DE LOS SE: En comparación con otros tipos de sistemas de información, los SE ofrecen varias capacidades poderosas y beneficios. Los SE se pueden usar para solucionar problemas en todos los campos y disciplinas y ayudar en la totalidad de las etapas del proceso de solución del problemas. • Fijación de objetivos estratégicos. • Planeación. • Diseño. • Toma de decisiones. • Control y supervisión de calidad. • Diagnóstico.
  • USOS DE LOS SE: El desarrollo de un SE complejo puede ser difícil, costoso y requerir de tiempo, por lo tanto, es importante asegurarse de que los posibles beneficios valen el esfuerzo y que las diversas características del SE se equilibran, en términos de costo, control y complejidad. Visitar: www.sistemasexpertos.net
  • • No se han usado o probado en forma extensa. • Dificultad de uso. • Están limitados a problemas relativamente limitados. • No pueden enfrentar con facilidad a conocimientos "mixtos". • Posibilidad de error. • Dificultad de mantenimiento. • Pueden tener costo altos de desarrollo. • Ocasionan preocupaciones legales y éticas. LIMITACIONES DE LOS SE:
  • COMPONENTES DE LOS SE: El usuario interactúa con el SE a través de una interfaz, la cual puede contender menús, procesamiento del lenguaje natural u otro tipo de interacción. Debe ser amigable en la entrada y salida de información. InterfazdeUsuario
  • COMPONENTES DE LOS SE: Se corresponde con el proceso de crear y actualizar la base de conocimientos InterfazdeUsuario Adquisición de Conocimiento
  • COMPONENTES DE LOS SE: Almacena toda la información, datos, reglas, casos y relaciones importantes que utiliza el SE. Para cada aplicación única se tiene que desarrollar una base conocimientos. InterfazdeUsuario Adquisición de Conocimiento Base de Conocimiento (BC) Memoria Activa (Hechos) y Reglas Puede incluir conocimientos genéricos provenientes de teorías generales que se han establecido con el tiempo y conocimientos específicos que provienen de experiencias más recientes y de reglas prácticas
  • COMPONENTES DE LOS SE: Es similar a la suma total de los conocimientos y experiencias de los expertos humanos que se obtienen a través de años de trabajo en un área o disciplina específica. InterfazdeUsuario Adquisición de Conocimiento Base de Conocimiento (BC) Memoria Activa (Hechos) y Reglas Una BC que contiene información proporcionada por diversos expertos humanos puede ser extremadamente eficiente y exacta desde el punto de vista de sus sugerencia y pronósticos.
  • COMPONENTES DE LOS SE: El uso de reglas: una regla es una instrucción condicionada que enlaza determinadas condiciones con acciones o resultados. La regla se crea por medio de construcciones de SI – ENTONCES. Un SE puede usar casos al desarrollar la solución a un problema o situación actual. InterfazdeUsuario Adquisición de Conocimiento Base de Conocimiento (BC) Memoria Activa (Hechos) y Reglas
  • COMPONENTES DE LOS SE: InterfazdeUsuario Adquisicion de Conocimiento Base de Conocimiento (BC) Memoria Activa (Hechos) y Reglas El proceso incluye: 1) Encontrar casos almacenados en la base de conocimientos, que sean similares al problema, 2) Modificar las soluciones a los casos para adaptarlas, o ajustarlas, al problema o la situación actual.
  • COMPONENTES DE LOS SE: InterfazdeUsuario Adquisición de Conocimiento Mecanismo de Inferencia. Conocido como Motor de Inferencia, usado para buscar información y relaciones en la base de conocimientos, y proporcionar respuestas, pronósticos y sugerencias en la misma forma en que lo haría un experto humano. En otras palabras es el que proporciona el consejo experto. El conocimiento se representa como un conjunto de reglas y hechos. Base de Conocimiento (BC) Memoria Activa (Hechos) y Reglas
  • COMPONENTES DE LOS SE: InterfazdeUsuario Adquisición de Conocimiento Mecanismo de Inferencia. Se asocia con un modelo o paradigma para resolver problemas. •Modelo que utiliza métodos de encadenamientos de reglas SI – ENTONCES para formar una línea de razonamiento. • Si el encadenamiento comienza de un conjunto de condiciones y se mueve hacia las conclusiones entonces el método es denominado encadenamiento hacia adelante. Base de Conocimiento (BC) Memoria Activa (Hechos) y Reglas
  • COMPONENTES DE LOS SE: InterfazdeUsuario Adquisición de Conocimiento Mecanismo de Inferencia. • Si la conclusión es conocida pero la ruta de la conclusión no es conocida entonces el método que se utiliza es el encadenamiento hacia atrás. El motor de inferencia contiene implementado estos métodos de razonamiento y controla la ejecución de las reglas. Base de Conocimiento (BC) Memoria Activa (Hechos) y Reglas
  • COMPONENTES DE LOS SE: InterfazdeUsuario Adquisición de Conocimiento Mecanismo de Inferencia. Si el antecedente de una regla es satisfecho, entonces la regla ejecuta la acción de la conclusión o el consecuente. Base de Conocimiento (BC) Memoria Activa (Hechos) y Reglas Busca a través de la BC, intentando asociar el conocimiento almacenado en forma de hechos el antecedente de una regla (condición).
  • COMPONENTES DE LOS SE: Permite explicar el proceso de razonamiento seguido para tomar una decisión. InterfazdeUsuario Adquisición de Conocimiento Mecanismo de Inferencia. Medio de Explicacion Base de Conocimiento (BC) Memoria Activa (Hechos) y Reglas Responderá a la pregunta: ¿Cómo? O ¿Por qué? Cuando ha efectuado una conclusión.
  • CONCLUSIONES
  • APLICACIONES DE LOS SE Y DE LA IA: • Otorgar crédito. • Administración y recuperación de información: • IA y SE incorporados a los productos. • Disposición de plantas. • Instalaciones medicas y de hospitales. • Departamento de ayuda y asistencia • Evaluación del desempeño de empleados. • Análisis de préstamos. • Detección de virus.
  • APLICACIONES DE LOS SE Y DE LA IA: • Reparación y mantenimiento. • Embarques. • Mercadotecnia: CoverStory es un SE que trae información de una base de datos y elabora, en forma automática, informes de mercadotecnia. • Optimización de almacenes. • Un SE se puede integrar con otros sistemas en una organización mediante una base de datos común.