Your SlideShare is downloading. ×
0
INTELIGENCIA
ARTIFICIAL
(IA)
Dra. Ing. Rina Familia
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
 Disciplina de las Ciencias
Computacionales que desarrolla
teorías que explican el
comportamiento...
(Teorías) Comportamiento Inteligente
Entidades Artificiales Inteligentes
 ¿Qué entendemos por
COMPORTAMIENTO INTELIGENTE?
 ¿Qué es la Inteligencia?
 ¿Qué es una entidad?
 ¿Qué es una entidad ...
1977:
2001 ODISEA DEL ESPACIO
INVESTIGACIONES INICIALES
Límites de la
Computabilidad
Matemática y el
Ajedrez.
OBJETIVOS DE LA ASIGNATURA
 GENERAL:
Introducir los conceptos
básicos relacionados con
las distintas áreas de
estudio y d...
OBJETIVOS
 ESPECÍFICOS:
 Introducir al estudiante en el estudio de la deducción
como nuevo paradigma de la Computación.
...
CONTENIDO
 Tema I: Ámbito Histórico
 Tema II: Conceptos Básicos
 Tema III: Lógica e Inteligencia Artificial
 Tema IV: ...
Metodología de Enseñanza
 Exposición de
contenido
 Trabajos de
investigación
 Lecturas dirigidas
 Lecturas de control
...
EVALUACIÓN
Portafolio 40%
Trabajos de
Investigación
10%
Sistemas Expertos 30%
Prácticas en el Aula 20%
TOTAL 100%
TRABAJO DE INVESTIGACIÓN
 Seleccionar una de las temáticas propuestas
(la selección deberá indicarse en el Wiki designado...
TEMÁTICAS A SELECCIONAR
 Ingeniería de Software Basada en el Conocimiento
 Biorobótica
 Algoritmos Genéticos y Computac...
BIBLIOGRAFÍA
 Inteligencia Artificial
Elaine Rich y Kevin Knight
McGraw-Hill
 Introduction to AI Robotics
Robin R. Murph...
PÁGINAS WEB
 http://www.aaai.org
 http://www.acm.org
 http://www.ieee.org
 http://www.mit.edu
 http://www.cmu.edu
INTELIGENCIAARTIFICIAL
(IA)
Dra. Ing. Rina Familia
Definición de IA: Problema
 Allen Newell y Herbert Simon:
Disciplina que tiene que ver con el estudio del
comportamiento ...
(Teorías) Comportamiento Inteligente
(Creación) Entidades Artificiales
Desarrollo
de Teorías
sobre la
Inteligencia
Humana
Programación
de Modelos en
el Computador
Proceso de
PRUEBAS de
la valid...
¿Cómo programar a un
computador para que
manifieste un
comportamiento inteligente?
En el libro: Godel, Escher y Bach: La eterna
trenza dorada
Douglas Hofstadter sostiene que
las actitudes esenciales de la ...
 Responder de una manera flexible a las situaciones.
 Sacarle sentido a mensajes contradictorios o
ambiguos.
 Reconocer...
Atributos comunes:
 Son fáciles de realizar por los humanos,
independientemente de su cultura.
 Implican el uso de difer...
INTELIGENCIA
RAZONAMIENTO CONOCIMIENTOS
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
ESCUELA
TOP-DOWN
ESCUELA
BOTTOM-UP
DIFERENCIAS
 También llamada Escuela
Simbólica.
 Se pretende conseguir
“máquinas inteligentes” a
través de copiar el
com...
ÁREAS DE ESTUDIO
 Resolución de problemas
 Demostración automática de teoremas
 Representación del conocimiento
 Model...
ÁREAS DE APLICACIÓN
 Reconocimiento y síntesis de voz
 Reconocimiento de escenas
 Procesamiento del lenguaje natural
 ...
Upcoming SlideShare
Loading in...5
×

Presentacion inicial 2011 (1)

539

Published on

0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total Views
539
On Slideshare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
2
Actions
Shares
0
Downloads
6
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

Transcript of "Presentacion inicial 2011 (1)"

  1. 1. INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) Dra. Ing. Rina Familia
  2. 2. INTELIGENCIA ARTIFICIAL  Disciplina de las Ciencias Computacionales que desarrolla teorías que explican el comportamiento inteligente y crea entidades artificiales capaces de mostrar un comportamiento inteligente como los Sistemas Expertos, Juegos Interactivos, Redes Neuronales Artificiales, entre otros.
  3. 3. (Teorías) Comportamiento Inteligente Entidades Artificiales Inteligentes
  4. 4.  ¿Qué entendemos por COMPORTAMIENTO INTELIGENTE?  ¿Qué es la Inteligencia?  ¿Qué es una entidad?  ¿Qué es una entidad natural?  ¿Qué es una entidad artificial?
  5. 5. 1977: 2001 ODISEA DEL ESPACIO
  6. 6. INVESTIGACIONES INICIALES Límites de la Computabilidad Matemática y el Ajedrez.
  7. 7. OBJETIVOS DE LA ASIGNATURA  GENERAL: Introducir los conceptos básicos relacionados con las distintas áreas de estudio y de aplicación de la IA.
  8. 8. OBJETIVOS  ESPECÍFICOS:  Introducir al estudiante en el estudio de la deducción como nuevo paradigma de la Computación.  Conocer las distintas áreas de estudio y de aplicación de la IA.  Dominar las técnicas, metodologías y herramientas de la Ing. Del Conocimiento que le permitan desarrollar Sistemas Basados en el Conocimiento y Sistemas Expertos.  Sentar las bases para que los estudiantes propongan y diseñen interfases inteligentes para el desarrollo del software tradicional.
  9. 9. CONTENIDO  Tema I: Ámbito Histórico  Tema II: Conceptos Básicos  Tema III: Lógica e Inteligencia Artificial  Tema IV: Lenguajes de Programación en IA  Tema V: Sistemas Expertos e Ingeniería del Conocimiento  Tema VI: Desarrollos Actuales de la IA
  10. 10. Metodología de Enseñanza  Exposición de contenido  Trabajos de investigación  Lecturas dirigidas  Lecturas de control  Prácticas de Gabinete (Portafolio Virtual)
  11. 11. EVALUACIÓN Portafolio 40% Trabajos de Investigación 10% Sistemas Expertos 30% Prácticas en el Aula 20% TOTAL 100%
  12. 12. TRABAJO DE INVESTIGACIÓN  Seleccionar una de las temáticas propuestas (la selección deberá indicarse en el Wiki designado por la profesora para ello).  Cantidad de páginas de desarrollo del trabajo:  Mínima: 8  Máxima: 15  Tamaño de letra 12 ó 14  Sangría de 5 espacios como máximo  Espacio Interlineal: 2  Publicación en el Portafolio Virtual
  13. 13. TEMÁTICAS A SELECCIONAR  Ingeniería de Software Basada en el Conocimiento  Biorobótica  Algoritmos Genéticos y Computación Evolutiva  Modelos de Representación del Conocimiento  Knowledge Discovery y Data Mining  Redes Neuronales y Reconocimiento de Imágenes  Modelos de Razonamiento Automático  Inteligencia Artificial Distribuida  Intelimedia  Economía Artificial  Interfases Inteligentes de Usuario  Juegos Interactivos Inteligentes
  14. 14. BIBLIOGRAFÍA  Inteligencia Artificial Elaine Rich y Kevin Knight McGraw-Hill  Introduction to AI Robotics Robin R. Murphy MIT Press  Sistemas Expertos: Principios y Programación Joseph Giarratano y Gary Riley International Thomson Editores  Trabajos Pioneros en IA, Robótica y Mecatrónica Rina Familia Editora Universitaria
  15. 15. PÁGINAS WEB  http://www.aaai.org  http://www.acm.org  http://www.ieee.org  http://www.mit.edu  http://www.cmu.edu
  16. 16. INTELIGENCIAARTIFICIAL (IA) Dra. Ing. Rina Familia
  17. 17. Definición de IA: Problema  Allen Newell y Herbert Simon: Disciplina que tiene que ver con el estudio del comportamiento inteligente. Su meta final es el desarrollo de teorías que expliquen el comportamiento en seres naturalmente inteligentes y que guíen la creación de entidades artificiales capaces de mostrar comportamiento inteligente.
  18. 18. (Teorías) Comportamiento Inteligente (Creación) Entidades Artificiales
  19. 19. Desarrollo de Teorías sobre la Inteligencia Humana Programación de Modelos en el Computador Proceso de PRUEBAS de la validación de las teorías Nuevo CONOCIMIENTO obtenido del modelo
  20. 20. ¿Cómo programar a un computador para que manifieste un comportamiento inteligente?
  21. 21. En el libro: Godel, Escher y Bach: La eterna trenza dorada Douglas Hofstadter sostiene que las actitudes esenciales de la inteligencia son:
  22. 22.  Responder de una manera flexible a las situaciones.  Sacarle sentido a mensajes contradictorios o ambiguos.  Reconocer la importancia relativa de los diferentes elementos de una situación.  Encontrar semejanzas entre las situaciones, a pesar de las diferencias que puede haber entre ellas.  Encontrar diferencias entre las situaciones, a pesar de las similitudes que puede haber entre ellas.
  23. 23. Atributos comunes:  Son fáciles de realizar por los humanos, independientemente de su cultura.  Implican el uso de diferentes mecanismos de razonamiento.  Usan como insumos, enormes cantidades de conocimiento.
  24. 24. INTELIGENCIA RAZONAMIENTO CONOCIMIENTOS
  25. 25. INTELIGENCIA ARTIFICIAL ESCUELA TOP-DOWN ESCUELA BOTTOM-UP
  26. 26. DIFERENCIAS  También llamada Escuela Simbólica.  Se pretende conseguir “máquinas inteligentes” a través de copiar el comportamiento del cerebro mediante complejos programas de computador.  También llamada Escuela Biológica.  Trata de construir réplicas electrónicas de las redes neuronales del cerebro, para emular su conducta en actividades inteligentes. Escuela BOTTOM-UP Escuela TOP-DOWMN
  27. 27. ÁREAS DE ESTUDIO  Resolución de problemas  Demostración automática de teoremas  Representación del conocimiento  Modelos computables de razonamiento  Reconocimiento de Voz y lenguaje natural  Reconocimiento de formas e imágenes  Redes neuronales artificiales  Computación Evolutiva (Algoritmos Genéticos)  Aprendizaje de máquinas
  28. 28. ÁREAS DE APLICACIÓN  Reconocimiento y síntesis de voz  Reconocimiento de escenas  Procesamiento del lenguaje natural  Programación automática  Sistemas Expertos e Ingeniería del Conocimiento  Sistemas tutoriales inteligentes  Ingeniería de Software Basada en el Conocimiento  Inteligencia Artificial Distribuida  Biología Molecular y Artificial  Supercomputación inteligente  Economía Artificial  Robótica Inteligente
  1. A particular slide catching your eye?

    Clipping is a handy way to collect important slides you want to go back to later.

×