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Fichas

IAO - PEC 2

Jorge Rodríguez Fraile Inteligencia Artificial en las Organizaciones Ingeniería Informática Español 75 fichas

Fichas del conjunto (75)

  1. 1Agentes artificiales que establecen su ruta a las fuentes de alimentos. Estos agentes pueden tener un punto asociado, pueden estar explorando nuevas fuentes de alimentos o a la espera de información para ir a la fuente de alimento.ABEJAS
  2. 2Agente desarrollado por la empresa Deepmind capaz de obtener mejores puntuaciones que la media de jugadores humanos en juegos de la Atari 2600.AGENT57
  3. 3Sistema informático situado en algún entorno dentro del cual actúa de forma autónoma y flexible para así cumplir sus objetivos.AGENTE
  4. 4Se agregan los resultados de todas las reglas que provenían de la inferencia borrosa. Para hacer esta operación se suele usar la función máximo.AGREGACIÓN
  5. 5Generación sucesiva de simulaciones más difíciles cada vezALEATORIZACIÓN AUTOMÁTICA DE DOMINIOS (ADR)
  6. 6Primer asistente virtual controlado por voz creado por AmazonALEXA
  7. 7Algoritmo de optimización basado en el comportamiento inteligente de los enjambres de abejas en la búsqueda de miel.ALGORITMO DE ABEJAS ARTIFICIALES (CAA)
  8. 8Algoritmo de enjambre para optimizar rutas en caminos o grafos. Se basa en el comportamiento de las hormigas.ALGORITMO DE COLONIA DE HORMIGAS (ACO)
  9. 9Algoritmo desarrollado para apoyar la teoría de la hipótesis de tickets de lotería, este evalúa cuan útil es una conexión para la predicción, siendo solo las k% conexiones más útiles mantenidas y el resto son podadas.ALGORITMO EDGE-POPUP
  10. 10Inteligencia artificial creada por Deepmind basada en aprendizaje por refuerzo profundo que es capaz de jugar al juego go a nivel de maestro.ALPHAGO
  11. 11Posibilidad de que algo pueda entenderse de diversas maneras o que admita distintas interpretaciones.AMBIGÜEDAD
  12. 12Conjunto de definiciones y protocolos que se utiliza para desarrollar e integrar el software de las aplicaciones, permitiendo la comunicación entre dos aplicaciones software.API
  13. 13Tipo de arquitectura de un agente que se caracteriza por la representación simbólica del conocimiento. Parte de un estado inicial de partida, donde existen un conjunto de planes y un estado objetivo a satisfacer, y el sistema de planificación determina qué pasos se deben llevar a cabo para llegar a esos objetivos.ARQUITECTURA DELIBERATIVA
  14. 14Tipo de arquitectura de un agente que se caracteriza por su estructuración por capas, generalmente tres: reactivo (bajo nivel), conocimiento, y social (alto nivel).ARQUITECTURA HÍBRIDA
  15. 15Tipo de arquitectura de un agente que se caracteriza por no tener como elemento central de razonamiento un modelo simbólico complejo.ARQUITECTURA REACTIVA
  16. 16Proceso automatizado de extracción y manipulación de la información disponible para generar nuevas características que favorezcan a la creación de modelos de aprendizaje automático.AUTOFE
  17. 17Propiedad de un agente que es capaz de actuar por sí mismo sin interacción permanente con el usuario.AUTONOMÍA
  18. 18Libro mayor compartido e inmutable que facilita el proceso de registro de transacciones y de seguimiento de activos en una red de negocios.BLOCKCHAIN
  19. 19Combinación de los resultados de varios clasificadores débiles (weak learners) para obtener un clasificador robusto.BOOSTING
  20. 20Consta en hacer un filtro utilizado en una red convolucional el cual solo va a reducir el tamańo de la imagen, agrupando varios píxeles en uno. Esto nos ayuda a no sobreajustar y reducir la carga de computación requerida en próximas capas.CAPA DE POOLING
  21. 21Programa informático con el que es posible mantener una conversación por cualquier tipo de canal, los más comunes son por texto o por voz.CHATBOT
  22. 22Enfoque de la teoría de conjuntos en el que la pertenencia a un conjunto es menos precisa que tener objetos estrictamente dentro o fuera del conjunto.CONJUNTO BORROSO
  23. 23Sea A un conjunto no borroso definido sobre X, sea V una variable sobre X, si se dice que V toma su valor en A, se dice que cualquier elemento A puede ser posiblemente un valor de V y que cualquier elemento fuera de A no puede ser valor de VCONJUNTO CLÁSICO
  24. 24Forma de compartir información entre las abejas de una colonia. En función de cómo se realice, se puede obtener información acerca de la situación de la fuente de alimento.DANZA
  25. 25Técnicas utilizadas principalmente para aumentar la cantidad de datos de entrenamiento modificando ligeramente los datos ya existentes.DATA AUGMENTATION
  26. 26Datos que se encuentran en forma de filas y columnas, tablas. No suelen ser procesados fácilmente por redes neuronales ya que suelen provocar overfittingDATOS TABULARES
  27. 27Este algoritmo está basado en ańadir ruido con los datos originales para detectar de una manera efectiva los datos requeridos.DBSCAN
  28. 28Nombre de la supercomputadora desarrollada por IBM para jugar al ajedrez, la primera en vencer a un campeón mundial.DEEP BLUE
  29. 29Método para transformar las etiquetas de salida de una variable en un solo valor numéricoDESFUZZIFICACIÓN
  30. 30El Supermuestreo de Aprendizaje Profundo es una tecnología de escalado de imágenes desarrollada por Nvidia para uso en tiempo real en videojuegos, que utiliza el aprendizaje profundo para escalar imágenes de menor resolución a una resolución más alta para visualizarlas en monitores de grandes resoluciones.DLSS
  31. 31Automatización de viviendasDOMÓTICA
  32. 32Término empleado en los robots de los almacenes de Amazon para la organización de estosDRIVE
  33. 33Vehículos aéreos no tripulados de pequeńo tamańoDRON
  34. 34Conjunto o dominio de todas las posibles soluciones a un problema.ESPACIO DE BÚSQUEDA
  35. 35Cualquier sustancia capaz de producir un cambio biológico a través de una acción química.FÁRMACO
  36. 36Es una de las librerías de Python más populares para la extracción automática de características.FEATURETOOLS
  37. 37Sustancia química que usan las hormigas para marcar el camino del hormiguero a la comida.FEROMONA
  38. 38Puntos de extracción de alimento por parte de las abejas. El algoritmo considera que una solución constaría de una ruta factible hasta este.FUENTE DE ALIMENTO
  39. 39Función capaz de evaluar a un individuo en base a su capacidad para resolver el problema. Puede ser cuantitativa, un valor numérico, o cualitativa, en comparación al resto.FUNCIÓN DE FITNESS
  40. 40En lógica difusa, la función de un conjunto que indica el grado en que cada elemento de un universo dado, pertenece a dicho conjunto.FUNCIÓN DE PERTENENCIA / MEMBERSHIP FUNCTION
  41. 41Un modelo de inteligencia artificial que permite generar lenguaje escrito. El usuario sólo tiene que comenzar a escribir un párrafo y el propio sistema se encarga de completar el resto de forma coherente.GPT-3
  42. 42En lógica borrosa, es el valor de pertenencia de una proposición al conjunto borroso asociado a dicha proposición.GRADO DE VERDAD
  43. 43Enfoque tradicional de optimización de hiperparámetros por búsqueda de fuerza bruta que recorre una rejilla n-dimensional, donde cada dimensión representa un hiperparámetro con distintos valores posibles.GRID SEARCH
  44. 44Algoritmo cuya idea principal es crear modelos simples de aprendizaje donde cada uno corrige el siguiente y es entrenado con los residuos del modelo anterior.GROWNET
  45. 45Gráfico de la representación de distribuciones de frecuencias, en el que se emplean rectángulos dentro de unas coordenadas.HISTOGRAMA
  46. 46Agente que se mueve en un grafo, de un origen a un destino. Toma la decisión del camino en función de la heurística y el rastro del resto de agentes. Trabajan de forma similar a las colonias de ciertos insectos.HORMIGA
  47. 47Se centra en la búsqueda de configuraciones de hiperparámetros que favorezcan a un buen rendimiento de un modelo de aprendizaje automático dado.HPO - HYPERPARAMETER OPTIMIZATION
  48. 48Se dice que dos conjuntos borrosos son iguales si el valor de pertenencia es el mismo para todos los puntos del universo del discurso.IGUALDAD
  49. 49En lógica borrosa, nombre de la implicación basada en A -> B = A ^ BIMPLICACIÓN DE MAMDANI
  50. 50Falta de certeza, estado de conocimiento limitado donde es imposible describir con exactitud el estado existente.INCERTIDUMBRE
  51. 51Vector de la velocidad actual que se tiene en cuenta para el cálculo de la velocidad siguiente en el algoritmo PSO. Mantiene a la partícula en la velocidad actual.INERCIA
  52. 52Propiedad de un agente que es capaz de actuar en función de sus propios objetivos.INICIATIVA
  53. 53Sensores, instrumentos y otros dispositivos interconectados en red junto con las aplicaciones industriales de las computadorasINTERNET INDUSTRIAL DE LAS COSAS (IIOT)
  54. 54Escritor y profesor que establece por primera vez los principios éticos que deben regir la conducta de cualquier robotISAAC ASIMOV
  55. 55Este algoritmo es utilizado para estimar el centroide del cluster en función de los valores medios calculados.K-MEANS
  56. 56Precursores de los deepfakes que consistían en obras que trataban de engańar mediante estímulos visuales y auditivos usando cine, televisión, radio o internet.MOCKUMENTARIES
  57. 57Modelo más conocido para la programación de agentes inteligentes. Basado en creencias, deseos e intenciones. Las creencias representan el conocimiento que se tiene del entorno. Los deseos son los objetivos del agente. Las intenciones son un conjunto de caminos de ejecución.MODELO BDI (BELIEF-DESIRE-INTENTION)
  58. 58Tipo de vale criptográfico que se caracteriza por ser único, indivisible, transferible y con capacidad de demostrar su escasez, pero no son mutuamente intercambiables.NFT - TOKEN NO FUNGIBLE
  59. 59Herramienta de NVIDIA usada para la simulación en tiempo real de entornos hiper realistas 3D mediante múltiples GPUOMNIVERSE
  60. 60Algoritmo de enjambre para optimización y búsqueda que incorpora dos modelos, el social, que se basa en las creencias de la población, y el cognitivo, que trata a cada individuo como ser aislado.OPTIMIZACIÓN POR ENJAMBRES DE PARTÍCULAS (PSO)
  61. 61Es una técnica de aprendizaje supervisado que genera múltiples árboles de decisión sobre un conjunto de datos de entrenamiento.RANDOM FOREST
  62. 62Red de neuronas que forma parte de una red generativa adversaria. Se encarga de detectar si la imagen que recibe es original o imitación a la hora de elaborar un deep fake.RED DISCRIMINATORIA
  63. 63Red de neuronas que forma parte de una red generativa adversaria. Se encarga de crear las imitaciones lo más realistas posibles a la hora de elaborar un deep fake.RED GENERADORA
  64. 64Combinación de distintas disciplinas como la mecánica, la electrónica, la informática y la Inteligencia ArtificialROBÓTICA
  65. 65Redes neuronales con un número pequeńo de capas ocultas, 1 o 2 normalmente.SHALLOW NEURAL NETWORKS
  66. 66Conjunto borroso que tiene valor en un solo punto, con pertenencia 1, y el resto de puntos tienen pertenencia 0.SINGLETON
  67. 67Sistema compuesto por múltiples agentes inteligentes que interactúan entre ellos. Pueden ser utilizados para resolver problemas que son difíciles o imposibles de resolver para un agente individual o un sistema monolítico.SISTEMA MULTIAGENTE (SMA)
  68. 68Propiedad de un agente que es capaz de interactuar con otros agentes mediante la comunicación de información.SOCIABILIDAD
  69. 69Todos los elementos de U con pertenencia mayor que 0SOPORTE
  70. 70En 1977 aplicó el concepto "difuso" al contexto de la ambigüedad.SUGENO
  71. 71Modelo para datos modulares, con la capacidad de representar relaciones jerárquicas y sacar inspiración de árboles de decisiónTABNET
  72. 72Dificultad para realizar una precisa distinción en la definiciónVAGUEDAD
  73. 73Primer sistema capaz de establecer conexiones entre los sonidos producidos por el sujeto del vídeo y la forma de su cara mediante técnicas de aprendizaje automático de un ordenadorVIDEO REWRITE
  74. 74Sistema inteligente creado por IBM, identifica el lenguaje con la precisión de un ser humano, más veloz.WATSON
  75. 75Su propuesta en 1964 sobre conjuntos borrosos establece el marco para operar con términos vagos.ZADEH

Información

Descripción
Ingeniería Informática Inteligencia Artificial en las Organizaciones Fichas sobre IAO - PEC 2, creado por Jorge Rodríguez Fraile el 04/12/2021.
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