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UGRM
Beschreibung
Mindmap am UGRM, erstellt von Uriel Gamaliel am 29/08/2021.
Mindmap von
Uriel Gamaliel
, aktualisiert more than 1 year ago
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Erstellt von
Uriel Gamaliel
vor fast 3 Jahre
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Zusammenfassung der Ressource
UGRM
La IA es la creación de algo capaz de realizar acciones por sí mismo, simulando, copiando acciones que son humanas,
Aprendizaje Automático (Machine Learning
Objetivo
Desarrollar técnicas que permitan a las Computadoras aprender
Algoritmos
Aprendizaje supervisado
Aprendizaje no supervisado
Aprendizaje por refuerzo
Transducción
Aprendizaje multi-tarea
Ingeniería del conocimiento (Knowledge Engineering)
Objetivo
Generar nuevo conocimiento desde BD o documentos.
Diseño y desarrollo de Sistemas expertos.
Extraer el conocimiento de expertos humanos en una área y codificarlo para procesarlo por un sistema.
Lógica difusa (Fuzzy Logic)
Técnica que permite trabajar con información con alto grado de imprecisión
se basa en comprender los cuantificadores de nuestro lenguaje
se utiliza cuando la complejidad del proceso es muy alta y no existen modelos matemáticos precisos
reglas formuladas por expertos como Redes neuronales para fortalecer las futuras tomas de decisiones.
Redes neuronales artificiales (Artificial Neural Networks)
Paradigma de aprendizaje y procesamiento automático en base a funcionamiento del sistema nervioso de los animales.
Redes Monocapa
Redes Multicapa
Topología de las Redes Neuronales
Mecanismo de Aprendizaje.
Sistemas reactivos (Reactive Systems)
Son aplicaciones críticas en las que una falla pueden acarrear consecuencias graves
Interfaz con el entorno encargada de recibir las entradas y generar salidas
Un núcleo reactivo que contiene la lógica del programa.
Una capa de manejo de datos, cuya misión es realizar el procesamiento de datos clásico a petición del núcleo.
Sistemas Multiagente (Multi-Agent Systems)
compuesto por múltiples agentes inteligentes que interactúan entre ellos
Sistemas expertos (Expert Systems)
sistema basado en conocimiento que usa su conocimiento en área de aplicación compleja a fin de actuar como consultor experto para usuarios finales.
Habilidad para adquirir conocimiento.
Separan conocimientos
Fiabilidad, para poder confiar en sus resultados o apreciaciones.
Base de conocimientos
Solidez en el dominio de su conocimiento.
Mecanismo de inferencia
Capacidad para resolver problemas
Componente de adquisición
Basados en reglas Basados en casos CBR Basados en redes
Redes semánticas (Semantic Networks)
representación de conocimiento lingüístico mediante un grafo
Redes IS-A
Esquemas de marcos
Independencia de datos
Búsqueda, consulta y recuperación eficiente de la información
Modelos conceptuales y ontologías
Procesamiento del lenguaje natural (Natural Language Processing)
Mecanismos eficaces computacionalmente para comunicación entre personas y máquinas por medio de lenguajes naturales.
Lingüística
Análisis Lingüístico
Lenguaje Formal
Comprensión del lenguaje
Generación de textos
Gramáticas Formales
Minería de datos (Data Mining)
extracción no trivial de información, que reside de manera implícita en los datos.
Redes neuronales:
Regresión lineal:
Regresión lineal:
Modelos estadísticos
Agrupamiento o Clustering
Análisis de varianza
Prueba chi-cuadrado
Análisis discriminante
Series de tiempo
Algoritmos genéticos
Inteligencia artificial
Sistemas Expertos
Sistemas Inteligentes
Medienanhänge
Multiagente (binary/octet-stream)
Logicadifusa (binary/octet-stream)
Conocimiento2 (binary/octet-stream)
Machine Learning 746x419 (binary/octet-stream)
Lenguaje (binary/octet-stream)
Redes+Artificiales (binary/octet-stream)
Sistema Reactivo (binary/octet-stream)
Semanticas (binary/octet-stream)
Lenguaje+Natural (binary/octet-stream)
Mineria (binary/octet-stream)
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