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El curso contiente datos basicos de Inteligencia artificial.
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Mg. Ing. Huarote Zegarra Ral. [email protected]
Introduccin a la Inteligencia Artificial
Curso: Programacin lgica y funcional
Sesin 1
Mg. Ing. Huarote Zegarra Ral
Mg. Ing. Huarote Zegarra Ral. [email protected]
Objetivo
Analiza la aplicabilidad de las reas de la Inteligencia artificial.
Conoce las diferentes tipos de sistema experto.
Evala las expresiones y conceptos bsicos.
Reconoce los componentes de un programa lgico.
Mg. Ing. Huarote Zegarra Ral. [email protected]
Motivacin
Mg. Ing. Huarote Zegarra Ral. [email protected]
Temas
Introduccin a inteligencia artificial.
reas de la inteligencia artificial.
Tipos de Sistema experto .
Programacin lgica versus programacin funcional.
Mg. Ing. Huarote Zegarra Ral. [email protected]
Introduccin a la inteligencia Artificial
Qu es inteligencia artificial?.
La interesante tarea de lograr que las computadoras piensen maquinas con mente, en su amplio sentido literal.[ Hugeland ]
El estudio de las facultades mentales mediante medios computacionales.[ Winston ]
Mg. Ing. Huarote Zegarra Ral. [email protected]
Introduccin a la inteligencia Artificial
La ciencia de hacer que las maquinas hagan lo que el hombre hara de forma inteligente [ M. Minsky].
Consiste en el estudio de las ideas que permite a los ordenadores realizar las tareas que hacen que la gente parezca inteligente [ Winston ].
La rama de la informtica que tiene como objetivo la tarea controvertida pero excitante de mecanizar la percepcin y el pensamiento [ Lindsay].
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reas de la inteligencia Artificial
Visin computacionalEs la manera como extraer informacin de una
escena.
Ejemplo:
- Cuantos rostros hay en el aula.
- Cuantos minucias (terminacin, bifurcacin, etc. )
tiene tu huella dactilar.
- Identificar a una persona por medio de la cmara
si esta identificado para poder aperturar la puerta.
- Hacia donde se mueve un objeto.
Etc.
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reas de la inteligencia Artificial
Algoritmos genticosEmula el proceso evolutivo del humano donde sobreviven
los mas fuertes, para realizar el proceso de bsqueda
local. Encontrando el mas cercano al idneo.
Ejemplo:
- Encontrar la ruta mas corta para recorrer los
departamentos del Per.
- Encontrar un grupo ideal para un proyecto entre
todos los perfiles de los egresa del consorcio UTP.
- Maximizar el valor de una funcin.
Etc.
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reas de la inteligencia Artificial
Redes neuronales artificialesEmula el proceso de aprendizaje de los humanos en
proceso biolgico a un modelo artificial.
Ejemplo:
- Aprender a determinar tipos de objetos.
- Aprender predicciones climatolgicas.
- Aprender casos mdicos.
- Aprender los caracteres manuscritos.
Etc.
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reas de la inteligencia Artificial
RobticaEmula la movilidad del humano, en sus diferentes
actividades ( caminar, coger un objeto, saltar, etc.).
Ejemplo:
- Caminar por la calle.
- Coger una cuchara.
- Saltar sobre los objetos.
- Subir las escaleras.
Etc.
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reas de la inteligencia Artificial
Sistemas expertosEmula la manera de razonar ( inferir ) como el humano de
acuerdo a las experiencias para dar solucin en un rea
especifica.
Ejemplo:
- Sistema experto medico peditrico.
- Sistema de prediccin climatolgica.
- Sistema de diagnostico de falla.
- Sistema de test psicolgico.
Etc.
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reas de la inteligencia Artificial
Agentes inteligentesEs el contenedor de las diferentes reas de la inteligencia
artificial representado en un software y/o dispositivo.
Ejemplo:
- Sistema de control de asistencia por medio de la
huella dactilar (incluye procesamiento digital de
imgenes y redes neuronales artificiales).
- Sistema de enrutamiento de trafico (usa
algoritmos genticos).
- etc.
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reas de la inteligencia Artificial
Lgica difusaManeja la ambigedad para casos donde se considera
mltiples opciones.
Ejemplo:
- Sistema de alimentacin de piscicultura en funcin
a la temperatura, periodo de apareamiento.
- Control de apertura y cierre de una represa en
funcin del caudal y la presin del agua.
- etc.
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Sistemas Expertos
Tipos de sistemas expertos Sistema experto basado en reglas
Sistema experto basado en probabilidades
Sistema experto basado en casos.
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Ventajas
-Representan y utilizan conocimiento.
-Capacidad de razonar.
-Muestra el mismo comportamiento que el experto humano.
-Mayor disponibilidad
-Costo reducido
-Peligro reducido
-Permanencia
-Experiencia mltiple
-Mayor confiabilidad
-Explicacin
-Respuestas rpidas.
-Respuestas solidas.
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Desventajas
-No tienen sentido comn.
-No es creativo.
-No percibe detalles adicionales.
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Tipos de sistemas expertosSistemas expertos basados en reglas
Los sistemas basados en reglas son unaherramienta eficiente para tratar estosproblemas. Las reglas deterministasconstituyen la ms sencilla de lasmetodologas utilizadas en sistemas expertos.
La base de conocimiento contiene lasvariables y el conjunto de reglas que definenel problema, y el motor de inferencia obtienelas conclusiones aplicando la lgica clsica aestas regla.
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Edward Feigenbaum.- (Pionero en sistema experto)
Computadoras y pensamiento Un programa decomputadoras inteligente que usa conocimiento y
procedimientos de inferencias para resolver problemas
que requieren significativa experiencia humana.
Introduccin a los sistemas expertos.
Sistema bsico de un sistema experto.
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Historia
EVOLUCION
1956: Se maneja la idea de desarrollar mtodos generales para la
resolucin de problemas por expertos que se puedan
implementar en un computador.
1965: Se trabaja la idea de capturar el conocimiento humano y
procedimientos para resolver una tarea especifica.
1987: Procedimientos Comunes
Entornos o ambientes de S.E. (swi-prolog; Visual Prolog,
Clips,)Conocimiento Especifico. (Construccin de Base de
Conocimiento)
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Arquitectura de un S.E.
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Tipos de sistemas expertos
Sistemas expertos basados en probabilidades
es basado en probabilidades condicionales y este se encarga de actualizar dichas probabilidades con base en los hechos que observa del ambiente en que se desempea.
Para modelar ms acertadamente los sistemas de tipo probabilstico, tenemos que tener en cuenta la teora de las probabilidades condicionales.
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Tipos de sistemas expertos
Teorema de bayes
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Tipos de sistemas expertos
Sistemas expertos basados en casos
proceso de solucionar nuevos problemas basndose en las soluciones de problemas anteriores.
Bsicamente, resuelve un nuevo problema recordando situaciones similares anteriores y reutiliza el conocimiento y la informacin de estas situaciones,
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Representacin del conocimiento.
Niveles del conocimiento
Decisiones
Informacin
Operacional
CONOCIMIENTO
(Informacin til)
Sistemas de informacin
Ejeplo: Alex:Cliente
DATOS + SIGNIFICADO
Sistemas transaccionales
(USAN DATOS
como alex,100)
Sistema de toma
de decisiones.
Sistema de
informacin.
Sistemas
Transaccionales.
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Representacin del conocimiento.
Cmo representamos el conocimiento?
Es el proceso de transformacin realizadopor el ingeniero de conocimiento en un
dominio o lenguaje simblico (que tenga
motor de inferencia) para ser procesado enun computador.
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Representacin del conocimiento.Cmo representamos el conocimiento?
En la programacin declarativa las reglas(basede conocimiento ) esta separada del programade control (motor de inferencia)
Ejemplo:
Si hecho1 y/o hecho2 y/o hecho3 .entonces hecho y/o hecho.
Donde un hecho sera: Juan es un estudiante El perro es blanco A mara le gusta el cine.
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Programacin lgica versus programacin funcional.
Son la forma de transformar una serie de abstracciones como algoritmos, mdulos, tipos de datos y sistemas en algo que una computadora pueda ejecutar.
Paradigmas de programacin
Programacin declarativa Programacin imperativa
Funcional Orientados a objetos
Logica Visual, orientado a eventos
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Programacin lgica versus programacin funcional.
La programacin funcional es un paradigma
de programacin declarativa basado en la
utilizacin de funciones matemticas. Tenemos
al lenguaje Hashell .
La programacin lgica es la aplicacin del
conocimiento sobre la lgica para el diseo de
lenguajes de programacin. Tenemos a swi-
prolog.
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Tarea grupal.
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5 sistemas en el cual intervenga lainteligencia artificial con sus respectivas
reas involucradas.
5 sistemas que no intervenga la inteligenciaartificial.