Inteligencia Artificial

Erton Sotero
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Tópicos relacionados a disciplina Inteligência Artificial do curso Superior de Sistemas de Informação da Faculdade META de Rio Branco - AC
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Inteligencia Artificial
1 Conceito
1.1 Sistemas que pensam como humanos
1.1.1 "O novo e excitante esforço para fazer computadores pensarem... máquinas com mentes, no sentido literal e completo" (Haugeland, 1985)
1.1.2 "A automação de atividades que nós associamos com o pensamento humano, atividades como tomada de decisões, solução de problemas, aprendizado..." (Bellman, 1978)
1.2 Sistemas que agem como humanos
1.2.1 "A arte de ciar máquinas que realizam funções que requerem inteligência quando realizadas por pessoas" (Kurzweil, 1990)
1.2.2 "O estudo de como fazer os computadores realizarem tarefas as quais, até o momento, as pessoas fazem melhor" (Rich e Knight, 1994)
1.3 Sistemas que pensam racionalmente
1.3.1 "O estudo de faculdades mentais através do uso de modelos computacionais" (Charniak e McDermott, 1985)
1.3.2 "O estudo de computações que tornem possível perceber, raciocinar e agir" (Winston, 1992)
1.4 Sistemas que agem racionalmente
1.4.1 "Um campo de estudo que busca explicar e emular comportamento inteligente em termos de processos computacionais" (Schalkoff, 1990)
1.4.2 "O ramo da ciência da computação que se preocupa com a automação do comportamento inteligente" (Luger e Stubblefield, 1993)
2 Fases Históricas
2.1 Clássica
2.1.1 Objetivo: Simular a inteligência humana
2.1.2 Método: Solucionadores gerais de problemas e lógica
2.1.3 Principal Limitação: Subestimação da complexidade computacional dos problemas
2.2 Moderna
2.2.1 Objetivo: Simular o comportamento de um especialista humano ao resolver problema em um domínio específico.
2.2.2 Método: Sistema de regras, representação de incerteza, conexionismo
2.2.3 Principal Limitação: Subestimação da complexidade do problema de aquisição de conhecimento
2.3 Romântica
2.3.1 Objetivo: Simular a inteligência humana em situações pré-determinadas
2.3.2 Método: Formalismo de representação do conhecimento adaptados ao tipo de problema, mecanismo de ligação procedural visando maior eficiência computacional
2.3.3 Principal Limitação: Subestimação da quantidade de conhecimento necessário para tratar mesmo o mais banal problema de senso comum
3 Aplicações
3.1 Tarefas "Corriqueiras"
3.1.1 Percepção
3.1.1.1 Visão
3.1.1.2 Fala
3.1.2 Língua natural
3.1.2.1 Entendimento
3.1.2.2 Geração
3.1.2.3 Tradução
3.2 Tarefas Formais
3.2.1 Jogos
3.2.1.1 Xadrez
3.2.2 Matemática
3.2.2.1 Geometria
3.2.2.2 Lógica
3.2.2.3 Cálculo integral
3.3 Tarefas Especialistas
3.3.1 Engenharia
3.3.1.1 Projeto
3.3.1.2 Descoberta de falhas
3.3.1.3 Planejamento de manufatura
3.3.2 Análise científica
3.3.3 Diagnóstico médico
3.3.4 Análise financeira
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