Ramas de la inteligencia artificial

Ramas de la inteligencia artificial

1. sistemas de visión

   • Procedimiento de adquisición de imágenes, sin contacto y mediante sistemas ópticos, donde se realiza el análisis automático de las mismas.
     • ¿Dónde se utiliza?
       • •Automoción •Alimentación •Sector Farmacéutico •Electrónica •Robótica •Ejército •Química •Seguridad / Vigilancia •Téxtil •Envase y embalaje

2. Robótica

   • La Inteligencia Artificial se ve aplicada al manejo de diferentes maquinas haciéndolas cada vez mejores al momento de recibir y controlar información exterior mediante su programación y sensores especializados, en donde nacen los conocidos Robots.
     • • Robots Móviles: son robots que tienen la capacidad de moverse en un entorno de acuerdo a la programación previamente establecidas o programadas.

3. Lógica difusa

   • se utiliza para la resolución de una variedad de problemas, principalmente los relacionados con control de procesos industriales complejos y sistemas de decisión en general, la resolución y la compresión de datos.

4. Agentes inteligentes

   • como una entidad software que, basándose en su propio conocimiento, realiza un conjunto de operaciones destinadas a satisfacer las necesidades de un usuario o de otro programa, bien por iniciativa propia o porque alguno de éstos se lo requiere.

5. Sistemas expertos

   • es un sistema que emplea conocimiento humano capturado en una computadora para resolver problemas que normalmente requieran de expertos humanos

6. Sistemas de aprendizaje

   • Nivel de Conocimiento: Objetivo, Reglas y Otra fuente de Conocimiento (Adquirido o Aprendido)
   • Nivel de Algoritmo: Secuencia de Decisiones y Acciones
   • Nivel Simbolico: Procesos de Manipulación de los Simbolos que representan los Elementos del Dominio

7. Procesamiento de lenguaje natural

   • es un campo de las ciencias de la computación, inteligencia artificial y lingüística que estudia las interacciones entre las computadoras y el lenguaje humano.

8. Redes Neuronales

   • Utilizan su capacidad de aprendizaje adaptivo para auto organizar la información que reciben durante el aprendizaje y/o la operación
     • Aplicaciones de las redes neuronales
       • - El numero de variables o la diversidad de los datos sean muy grandes. - Las relaciones entre las variables sean vagamente entendible. - La relación entre esta variable sean difíciles de escribir adecuadamente mediante los metodos convencionales

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