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Aprendizaje

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Presentación realizada en la clase de IAA en la UTPL.

Presentación realizada en la clase de IAA en la UTPL.

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  • 1. INTELIGENCIA ARTIFICIAL AVANZADA
    aPRENDIZAJE
    Por: Alex Gonzaga
  • 2. Como aprendemos los seres humanos?
    “SE DEFINE A LA COGNICIÓN COMO LA CAPACIDAD DEL CEREBRO Y EL SISTEMA NERVIOSO PARA RECIBIR ESTIMULOS COMPLEJOS, IDENTIFICARLOS Y ACTUAR EN CONSECUENCIA”.
    Restak, 2005
  • 3. EL APRENDIZAJE
    SUCEDE EN EL
    SISTEMA NERVIOSO CENTRAL
    ESPECÍFICAMENTE EN LAS
    UNIDAS UNAS
    A OTRAS POR
    QUE
    CONDUCEN
    IMPULSO
    NERVIOSO
    NEURO-
    TRANS-
    MISORES
    NEURONAS
    SINAPSIS
    MIELINA
    PROCESO
    PERMANENTES
    PROCESO
    COMO
    QUE
    PUEDE
    CONVERTIRSE
    EN...
    QUE
    CONSTITUYEN
    DE
    CARÁCTER
    REDES
    NEURONALES
    ELECTRO
    QUÍMICO
    FENÓMENO
    QUE ORIGINA
    TRANSITORIAS
    QUE ORIGINAN
    QUE ORIGINA
    COGNICIÓN
    (PROCESO NEUROPSÍQUICO DE CARÁCTER DINÁMICO)
    ¿DÓNDE SUCEDE EL APRENDIZAJE?
  • 4. CONTACTO CON EL
    MUNDO INTERNO O
    EXTERNO (SENSIBILIDAD:
    MUNDO OBJETUAL)
    PRIMER
    NIVEL
    SENSORIAL:
    SEGUNDO
    NIVEL
    PERCEPTUAL:
    INTERPRETACIÓN DE LO
    SENSORIAL
    (MUNDO SUBJETIVO)
    PROCESO DE
    APRENDIZAJE
    TERCER
    NIVEL
    NEUROPSÍQUICO:
    (COGNITIVO)
    ENCRUCIJADA DE LOS
    SUBSISTEMAS
    NEUROPSÍQUICOS:
    (INTEGRACIÓN CEREBRAL)
    PSIQUIS
    CUARTO
    NIVEL
    CONFIGURACIONAL:
    VINCULACIÓN MENTAL
    DEL POSIBLE NUEVO
    CONOCIMIENTO Y
    COMPORTAMIENTO
  • 5. Como podría aprender el computador por si solo?
    Nuevo caso o Problema
    Máquina
    Algoritmo de Aprendizaje Automático
    Modelo de:
    • Clasificación
    • 6. Optimización
    Base de Datos de
    Entrenamiento
    Respuesta
  • 7. Como podría aprender el computador por si solo?
    Aprendizaje supervisado
    Aprendizaje no supervisado
    Aprendizaje por refuerzo
    Transducción
    Aprendizaje multi-tarea
  • 8. Como se podría automatizar el proceso de clasificación?
    Clasificación Supervisada
    Por Vecindad
    Árboles de Clasificación
    Reglas de Decisión
    Redes Bayesianas
    Redes Neuronales
    Clustering
    K-means
    EM
  • 9. Cuál sería la estructura de una base de datos de entrenamiento?
    Debe constar con un número significativo de ejemplos positivos y negativos que cuenten con todas las características y atributos necesarios para poder, en base a ellos, clasificar las nuevas entradas.
  • 10. Cuál sería la estructura de una base de datos de entrenamiento?
    La estructura básica estaría compuesta por:
    • Variables Predictoras.
    • 11. Variables de representación de la clase Real
    Núcleo de la Base de Entrenamiento :
    • N casos del problema.
    • 12. Reconocimiento de las clase.
  • Bibliografía
    Cómo aprende el Ser Humano? - Diego Villada Osorio
    Aprendizaje Automático: Conceptos básicos y Avanzados – Basilio Sierra