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Description
Mind Map by luis lazcano, updated more than 1 year ago
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Created by luis lazcano
over 8 years ago
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INTELIGENCIA ARTIFICIAL
- CARACTERISTICAS
- 1.Diferencia de los metodos de IA y los metodos numericos (simbolos no matematicos).
- 2. comportamiento y conducta de los programas no lo describe el algortimo (Secuencuia de pasos
necesarios para solucionar un problema).
- 3. Razonmiento basado en conocimiento otorganso la capacidad de discrepar los programas de IA,
programas de razonamietno o motor de inferencia.
- 4. De un problema X tiene que tener encuenta la informacion completa y exacta para dar una
solucion.
- 1.Diferencia de los metodos de IA y los metodos numericos (simbolos no matematicos).
- CONCEPTOS
- abarca varios campos de desarrollo
- robotica
- Reconocimiento de voz y aprendizaje de maquinas
- Comprencion de lenguajes y la traduccion
- Sistemas computacionales expertos.
- robotica
- Combinacion de Ciencias del computador, fisiologia y filosofia
- Ejecuta tareas como requerimientos de Inteligencia humana
- La escuela creacionista es la escuela considerada como origen de la Inteligencia
- Ciencia que crea progrmas para maquinas que simulen el comportamiento y comprension humana
(aprender, pensar y reconocer).
- abarca varios campos de desarrollo
- Objetivos de la Investigfacion de la IA
- Se basan en el reconocmiento de patrones(hablar,
vision y proceso de imagenes)
- Comprencion en el
lenguaje natural.
- Representacion del
conocimiento.
- Conceptualizacion
cognoscitiva
- Principal objetivo: Reproduccion
automatica de razonamiento humano.
- Se basan en sistemas
expertos
- Se basan en el reconocmiento de patrones(hablar,
vision y proceso de imagenes)
- Metodologias
- Logica difusa
- Ayuda a tomar decisiones bajo condiciones.
- Ayuda a tomar decisiones bajo condiciones.
- Redes neuronales
- Se basa en aprender con un numero de elementos (clasificacion y reconocimiento de patrones.)
- Se basa en aprender con un numero de elementos (clasificacion y reconocimiento de patrones.)
- Ojo
- perceptron
- Una neurona se representa mediante una unidad binaria (activo o inactivo).
- Se forma por las entradas de fuentes externas, conexiones y salidas.
- Trabaja sumando (campos) los potenciales sinapticos y comprar con un umbral de activacion.
- Una neurona se representa mediante una unidad binaria (activo o inactivo).
- Funcionamiento de una Red neuronal
- se basa en regklas de propagacion de actividades y de modificacion o actualizacion de los estados.
- se basa en regklas de propagacion de actividades y de modificacion o actualizacion de los estados.
- perceptron
- Logica difusa
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