Source: http://docplayer.es/1879873-Inteligencia-artificial-introduccion-y-tareas-de-busqueda-version-20100619-roberto-j-de-la-fuente-lopez.html
Timestamp: 2017-01-24 19:35:52+00:00

Document:
⭐INTELIGENCIA ARTIFICIAL: INTRODUCCIÓN Y TAREAS DE BÚSQUEDA VERSIÓN Roberto J. de la Fuente López
INTELIGENCIA ARTIFICIAL: INTRODUCCIÓN Y TAREAS DE BÚSQUEDA VERSIÓN Roberto J. de la Fuente López
Download "INTELIGENCIA ARTIFICIAL: INTRODUCCIÓN Y TAREAS DE BÚSQUEDA VERSIÓN 20100619. Roberto J. de la Fuente López"
Raquel Ramos Chávez
1 INTELIGENCIA ARTIFICIAL: INTRODUCCIÓN Y TAREAS DE BÚSQUEDA VERSIÓN Roberto J. de la Fuente López2 Inteligencia artificial: introducción y tareas de búsqueda 23 Presentación 3 PRESENTACIÓN El presente documento surge de los apuntes tomados de diversas fuentes durante mi paso por la Ingeniería Técnica en Informática de Sistemas de la Universidad Nacional de Educación a Distancia. Tiene pocos ejemplos y ningún ejercicio propuesto: solo es un tratado teórico. Este inconveniente se puede solventar ampliamente si se consulta [Fernández et al 1998], pues se trata de un libro de problemas enfocado, entre otros temas, a las tareas de búsqueda. Por último, aunque el documento está enfocado hacia la asignatura de la UNED antes mencionada, el lector no tendrá problemas en su comprensión si tiene conocimientos previos de programación, complejidad algorítmica y grafos (de este último se incluye un apéndice). AVISO DE DERECHOS DE AUTOR El autor se reserva todos los derechos. No obstante, el lector lo puede imprimir cuantas veces necesite y también lo puede transmitir por cualquier medio. Cualquier otro uso precisa del permiso previo y por escrito del autor. Roberto J. de la Fuente López4 Inteligencia artificial: introducción y tareas de búsqueda 45 INDICE CAPÍTULO 1.- FUNDAMENTOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL JERARQUÍA DE NIVELES JERARQUIA DE NIVELES EN COMPUTACIÓN Los agentes Nivel de conocimiento de Newell Dominios de descripción SBC, Un agente inteligente? HIPÓTESIS FUERTE DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL MODELADO DEL CONOCIMIENTO Metodología KADS-I ALTERNATIVAS: IA SIMBÓLICA E IA CONEXIONISTA UNA TAREA GENÉRICA: CLASIFICACION Clasificación heurística Clasificación conexionista CAPÍTULO 2.- MÉTODOS DE RESOLUCIÓN: LA BÚSQUEDA TÉCNICAS DE REPRESENTACIÓN DEL CONOCIMIENTO PROBLEMAS EN LOS QUE SE APLICAN TÉCNICAS DE IA PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA ENTIDADES EN LAS TAREAS DE BÚSQUEDA Qué incluimos en un estado? Cómo se define un operador? REPRESENTACIÓN DE LAS TAREAS DE BÚSQUEDA CLASIFICACIONES DE LAS TAREAS DE BÚSQUEDA CLASIFICACIÓN Y APLICABILIDAD DE LOS OPERADORES ESQUEMAS DE REPRESENTACIÓN Esquema de producción Esquema de reducción MÉTODOS DE RESOLUCIÓN Generar probar Medios fines STRIPPS... 486 Inteligencia artificial: introducción y tareas de búsqueda Reducción del problema FORMALIZACIÓN DEL PROBLEMA Lenguaje de descripción de estados Lenguaje de operadores Equiparación de descripciones SOLUCIONADOR BÚSQUEDA SIN INFORMACIÓN DEL DOMINIO INTRODUCCIÓN BÚSQUEDA EN AMPLITUD Algoritmo para búsqueda en amplitud. Nivel de conocimiento Análisis del algoritmo. Nivel de conocimiento Algoritmo para búsqueda en amplitud. Nivel simbólico Análisis del algoritmo. Nivel simbólico Conclusiones BUSQUEDA EN PROFUNDIDAD Algoritmo para búsqueda en profundidad. Nivel de conocimiento Análisis del algoritmo. Nivel de conocimiento Algoritmo para búsqueda en profundidad. Nivel simbólico Análisis del algoritmo. Nivel simbólico Conclusiones BUSQUEDA CON RETROCESO CRONOLÓGICO Algoritmo para búsqueda con retroceso cronológico. Nivel de conocimiento Análisis del algoritmo Conclusiones BUSQUEDA EN PROFUNDIDAD PROGRESIVA Algoritmo para búsqueda en profundidad progresiva Análisis del algoritmo Conclusiones BUSQUEDA BIDIRECCIONAL Algoritmo para la búsqueda bidireccional Análisis del algoritmo Otras variaciones para este algoritmo Conclusiones ALGORITMO GENERAL DE BÚSQUEDA EN GRAFOS Algoritmo general de búsqueda en grafos de Nilsson Análisis del algoritmo... 767 Índice Conclusiones REFERENCIAS CAPÍTULO 4.- TAREAS DE BÚSQUEDA HEURÍSTICA INTRODUCCIÓN Algoritmo general de búsqueda en grafos Problema del 8 puzzle Mapa de carreteras Optimizar el tiempo de una ruta PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA MÉTODO DEL GRADIENTE O BÚSQUEDA EN ESCALADA Algoritmo para el método del gradiente o búsqueda en escalada Análisis del algoritmo Conclusiones BUSQUEDA PRIMERO EL MEJOR (PM) Algoritmo de búsqueda primero el mejor (PM) Análisis del algoritmo Conclusiones BÚSQUEDA EN HAZ Algoritmo de búsqueda en haz Análisis del algoritmo Conclusiones BÚSQUEDA A* Algoritmo A* Análisis del algoritmo Conclusiones Estrategias derivadas inmediatas A* con funciones de error A* EN PROFUNDIDAD ITERATIVA (A* -P ) Algoritmo A*-P Análisis del algoritmo BÚSQUEDA AO* Algoritmo AO* Análisis del algoritmo BÚSQUEDA CON ADVERSARIOS Procedimiento MINIMAX Algoritmo del método MINIMAX. Etiquetado MAX-MIN8 Inteligencia artificial: introducción y tareas de búsqueda Algoritmo del método MINIMAX. Etiquetado MMvalor Análisis del algoritmo Conclusiones Poda α-β Algoritmo de poda α-β. Etiquetado MAX-MIN Algoritmo de poda α-β. Etiquetado MMvalor Análisis del algoritmo Conclusiones APENDICE A.- TEORÍA DE GRAFOS A.1.- DEFINICIONES A.1.1. Grafos no dirigidos A.1.2. Grafos dirigidos A.1.3. Árboles con raíz A.2. ÁRBOLES Y GDA,S DE UNA RAÍZ A.3.MATRIZ DE ADYACENCIA BIBLIOGRAFÍA9 CAPÍTULO 1.- FUNDAMENTOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL JERARQUÍA DE NIVELES Dado un sistema, sea de la naturaleza que sea, podemos verlo desde dos perspectivas: Análisis.- Escudriñamos (estudiamos) el sistema para comprender como funciona y así fijar sus especificaciones funcionales, qué hace el sistema, de una manera formal. Este punto de vista es propio de cualquier ciencia como la Física o la Biología. Síntesis.- Obtención del sistema a partir de unas especificaciones funcionales (creamos el sistema). Este punto de vista es propio de la las ingenierías. Vamos a utilizar como ejemplo un sistema electrónico: Nos lo pueden mostrar descrito con esquemas en papel. Con los conocimientos de electrónica que tenemos, analizamos el circuito en varios pasos, (por ejemplo, primero por partes y luego de forma global) deduciendo qué es lo que hace y cómo lo hace (por ejemplo, extrayendo las ecuaciones que lo describen). Por el contrario, podemos tener que diseñar un circuito para resolver un problema concreto; para ello tenemos que sintetizar el problema (extraer sus características relevantes, que pueden ser las ecuaciones que lo definen) para posteriormente, y después de una serie de pasos, implementarlo con alguna tecnología. Un sistema, por regla general, es muy complejo por lo que se hace necesario segmentarlo en unidades funcionales más pequeñas. Esta segmentación la realizaremos mediante una jerarquía de niveles. Cada uno de estos (los pasos a los que hacíamos referencia en el ejemplo anterior) se caracteriza por: Fenomenología propia del nivel. Entidades (componentes) y relaciones entre ellos (interconexiones).10 Inteligencia artificial: introducción y tareas de búsqueda 10 Organización y estructura propias (sintaxis propia, lenguaje 1 que se habla a este nivel). Restricciones de capacidad. No hay que confundir la jerarquía de niveles con la abstracción: en esta última lo que hacemos es segmentar un sistema en unidades funcionales más pequeñas, de manera que el diseño se puede hacer por bloques, para posteriormente desarrollar cada uno de estos. Sin embargo estos bloques funcionales pueden estar al mismo nivel jerárquico. Mediante la abstracción podríamos no encontrar un enlace (relación entre dos niveles) de la descripción de un sistema a un nivel con la descripción en un nivel superior (esta puede no existir). Un nivel está parcialmente encapsulado: cada uno se define y funciona de manera independiente. Para ello podemos describir un nivel con: Espacio de entradas.- Es un espacio multidimensional de características relevantes. Este espacio ha de ser medible. Reglas de transformación.- Descripción precisa de transformaciones sobre el espacio de entradas. Espacio de salidas.- También es un espacio multidimensional, que es el resultado de la aplicación en el tiempo, de las reglas de transformación sobre el espacio de entradas. Este espacio también ha de ser medible. La fenomenología del nivel se puede describir mediante la partición de este en medio y sistema. Definimos el medio como el conjunto de características del espacio de entrada más el conjunto de resultados (espacio de salidas) y que son entendibles por el sistema (el que realiza las transformaciones en este nivel). El sistema entiende y habla el lenguaje en el que están escritos los espacios de entrada y salida. Aunque los niveles son independientes, están relacionados los unos con los otros por medio de dos enlaces: 1 Aquí se utiliza el término lenguaje en un sentido general11 Capítulo 1.- Fundamentos de inteligencia artificial 11 Reducción.- Cada nivel se enlaza con el inferior por medio de una serie de especificaciones precisas de traducción: o El medio del nivel se utiliza para describir el sistema del nivel inferior. o En este proceso se pierde información, pues el resultado es más simple. o El resultado de un proceso de reducción no es único, pues puede dar lugar a varios niveles inferiores, todos ellos equivalentes entre sí. o El proceso de reducción es el que se produce durante la síntesis de un sistema. Emergencia.- Cada nivel se enlaza con el superior por medio de unas especificaciones: o Se inyecta el conocimiento perdido durante el proceso de reducción. Se añaden al sistema unas estructuras adicionales, emergiendo así entidades del nivel superior (el medio del nivel superior) y el sistema que las procesa. o El proceso de emergencia es el que se produce durante el análisis de un sistema. Esta encapsulación parcial conlleva que la acción del sistema en un nivel sea invariante ante cambios en los niveles inferiores a los que han sido reducidos. Desde el punto de vista del sistema son totalmente independientes. En la descripción realizada para la fenomenología no hemos hecho mención a la posible semántica de los espacios de representación (entradas-salidas). Esto es porque el proceso que realiza el sistema es causal, determinado por las leyes de transformación. El significado de las entidades se las da el experto humano que está analizando/sintetizando el sistema. Por ejemplo, un sumador aritmético digital hace que si la entrada tiene una cadena 010 y una cadena 001 a su entrada, a su salida tendrá una cadena Es el experto el que identifica que se está realizando la operación 2+1=3.12 Inteligencia artificial: introducción y tareas de búsqueda 12 Hemos dicho que, dado un nivel n, en la reducción al nivel n-1 perdemos información y que en el proceso de emergencia al nivel n+1 tenemos que inyectar conocimiento para subir de nivel: para esto necesitamos conocer la semántica en este nivel. Por lo tanto, los espacios de entrada y salida estarán compuestos por pares (X i, S i ) y (Y j, S i ) respectivamente, donde X i e Y j serán características del medio y S i y S j sus correspondientes significados en este nivel. Al conjunto de estos pares lo vamos a llamar tablas de semántica en este nivel. Hay que hacer hincapié en que la semántica solo tiene sentido para el experto que está modelando el sistema (esta distinción se verá cuando definamos los dominios de descripción). Una característica importante de cada nivel es la robustez frente a alteraciones sintácticas y semánticas. Los niveles más bajos, al ser más formales, son menos robustos (cualquier cambio en las entradas provoca un cambio en las salidas) que los superiores, que permiten ambigüedades y siguen siendo válidos. Volvamos a nuestro ejemplo de sistema electrónico y describámoslo en el nivel inferior: la fenomenología será la Física (corrientes de electrones y huecos), sus entidades serán los dispositivos pasivos (resistencias, condensadores ) y/o activos (diodos, transistores.) interconectadas entre sí, la sintaxis (el lenguaje utilizado) serán las matemáticas (cálculo integral, diferencial ), y las restricciones estarán impuestas por la tecnología de implementación. Hay algo raro en esta descripción? A simple vista parecería que no, pero adolece de un problema muy extendido en I.A.: Se están mezclando conceptos del nivel de la física de componentes con el nivel de símbolos de dispositivos. En este caso deberíamos definir las entidades como física de materiales. La mezcla de descripciones de un nivel en otro es una fuente frecuente de errores JERARQUIA DE NIVELES EN COMPUTACIÓN El primero en identificar niveles en computación fue Chomsky en su estudio de la jerarquía de lenguajes, en especial en la distinción que hizo, para los lenguajes naturales, entre la competencia lingüística y la ejecución del lenguaje.13 Capítulo 1.- Fundamentos de inteligencia artificial 13 Competencia lingüística.- Conocimiento de las reglas gramaticales para la formación de frases. Ejecución del lenguaje.- Dado que un lenguaje natural no es formal, la manera en que se aplican las reglas gramaticales es ambigua; para su buena ejecución hay que tener en cuenta también la semántica y el contexto de la frase. Por ejemplo, si nos dicen: Hoy paseamos con Chispas. paseamos con destellos? (si por fuese escrito, desecharíamos esta opción, pues empieza por mayúscula) Chispas es el perro? Chispas es el mote de una persona? hay chispas en el ambiente? La teoría de niveles en los modelos de computación fue introducida de forma independiente por David Marr y por Allen Newell. El primero buscaba una teoría computacional en percepción visual 2 y el segundo se percató de la dificultad de pasar directamente de la descripción del problema en lenguaje natural a la implementación del programa. Los dos determinaron la segmentación de la descripción de un modelo computacional en tres niveles. En la tabla se visualiza la equivalencia entre niveles de uno y otro. En la teoría computacional de Marr, se dice que hay que tener una clara compresión de qué hay que calcular planteándolo en lenguaje natural, analizando los posibles esquemas de solución en términos del conocimiento del dominio (del experto). En el nivel de conocimiento de Newell, que engloba a la teoría computacional de Marr, se indica que en muchas ocasiones no se dispone de una teoría de cálculo, sino especificaciones ambiguas quizás válidas en lenguaje natural, pero difíciles o imposibles de plantear a nivel simbólico 2 Ver la definición de agente más adelante14 Inteligencia artificial: introducción y tareas de búsqueda 14 (una teoría de cálculo es un procedimiento tangible, por tanto más específico que el conocimiento como tal). En el nivel de representación y algoritmo de Marr, se dice que hay que definir un lenguaje que describa el medio (espacios de representación) y el sistema (los algoritmos) que los enlazan para su implementación simbólica. Este nivel se solapa con los de conocimiento y simbólico de Newell. Para este, el nivel simbólico es el formado por las estructuras de datos en lenguaje de alto nivel, gobernados por las gramáticas formales; es la representación del programa. Los algoritmos y la representación del medio pertenecen al nivel del conocimiento. El nivel de implementación de Marr es equivalente al nivel físico de Newell, descrito en términos de procesadores físicos (circuitos lógicos combinacionales, secuenciales y de transferencia de registros) gobernados por el álgebra de Boole Los agentes Antes de continuar vamos a definir que es un agente. Un agente es un ente capaz de percibir estímulos y actuar en consecuencia. En computación, este ente puede ser un sistema electrónico (el medio son señales), un sistema lógico (el medio son los lenguajes de programación) o un experto humano (el medio es el conocimiento en estado puro). Como vemos, los tres agentes propuestos se diferencian por el nivel al que actúan. Los dos primeros actúan respectivamente en el nivel físico y simbólico; sus conjuntos de entradas, su forma de actuar y su conjunto de salidas, son totalmente distintas estando, además, perfecta y claramente definidas. Estos dos agentes son causales por definición. Por otro lado, tenemos al experto humano, al que denominaremos agente inteligente. No obstante, vamos a definir este en términos abstractos diciendo que va a tener una serie de sensores que perciben estímulos del entorno, va a tener un conocimiento previo del entorno en el que se mueve, el cual está estructurado en algún tipo de representación simbólica desconocida para nosotros (pueden ser hechos, creencias, intenciones ). También tiene unos objetivos o metas que cumplir. Con arreglo a este conocimiento, a los estímulos exteriores que percibe del entorno y a sus objetivos, actúa en consecuencia,15 Capítulo 1.- Fundamentos de inteligencia artificial 15 afectando al entorno utilizando sus actuadores 3. Después de cumplir estos objetivos el agente inteligente aprende del resultado obtenido, añadiendo este nuevo hecho (el objetivo) a su estructura de conocimiento. Así, el agente inteligente es capaz de predecir, con arreglo a su conocimiento, el comportamiento que va a tener si se encuentra en un entorno similar a uno que ya haya aprendido, es decir, son entornos distintos pero de semántica equivalente. La predicción se ha producido como consecuencia de un razonamiento, que puede ser de tipo: Deductivo.- Se parte de un conjunto de premisas o hipótesis, y todas ellas se cumplen, se saca una conclusión. Se va de lo general a lo específico Inductivo.- Dado un caso particular, podemos generalizarlo para un caso general. En este razonamiento siempre va a tener una validez con un grado de incertidumbre. Se va de lo específico a lo general Abductivo.- Dado una conclusión se trata de deducir las premisas o hipótesis que han dado lugar a ella. El agente inteligente puede utilizar uno solo de estos métodos de razonamiento, que en I.A. normalmente llamaremos de inferencia, o una mezcla de ellos. Un ejemplo: Un niño que estando en su casa mete el dedo en un enchufe por primera vez en su vida. Aunque muchas veces sus padres le advirtieran sobre el peligro que ello supone, finalmente la curiosidad puede con él y lo hace. Aunque se queda en un susto, le da un buen calambrazo: acaba de aprender, por deducción, que meter el dedo en el enchufe es muy desagradable. Cuando este niño va a jugar a casa de un amigo e identifica un enchufe, predice, inductivamente, que si mete el dedo en un agujero de ese enchufe se produce un efecto desagradable. El entorno es distinto aunque la semántica de la situación es la misma: es otra casa y otro enchufe (más grande, de otro color, con luz de neón ) Nivel de conocimiento de Newell En base a qué actúa un agente inteligente? En base a lo que Newell llamó el principio de racionalidad (también llamado de causalidad semántica), cuya traducción es: 3 También llamados efectores.16 Inteligencia artificial: introducción y tareas de búsqueda 16 Si un agente tiene el conocimiento de que una de sus acciones conducirá a una de sus metas, entonces el agente seleccionará esa acción 4 Según este principio, se toman las decisiones más óptimas de forma instantánea y automática, en base a TODA la información del entorno disponible en ese momento. Esto significa que el agente puede tomar decisiones erróneas si el conocimiento que tiene del entorno es insuficiente. Cómo describimos el conocimiento? Según la teoría de niveles antes descrita, hemos de describir el medio de este nivel con unos espacios de representación, que por definición son finitos, es decir, tiene una sintaxis formal. El conocimiento del mundo no se puede modelar completamente con estructuras finitas, luego tenemos un problema, ya que esto nos está diciendo que solo podremos modelar parcelas del conocimiento. Otro problema, derivado del anterior, es que, si no podemos describir el conocimiento con estructuras finitas, cómo podemos describir, entonces, las percepciones del agente? Esto es consecuencia de que los problemas se expresan en lenguaje natural, el cual no es estricto en cuanto a estructuras, y normalmente incompleto en cuanto a lo que describen; se complementan con la semántica que sólo el agente inteligente es capaz de interpretar. Un ejemplo muy parecido al anterior sobre ejecución del lenguaje para Chomsky: Hoy voy a comer con UNIX ; la frase está bien formada sintácticamente, pero semánticamente quién come con UNIX?, es un sistema operativo? O es una persona con el mote UNIX? El contexto solo lo identifica el agente inteligente en su entorno. Estas dos cuestiones que nos hemos planteado (encontrar una sintaxis que describa el conocimiento y un medio racional para identificar el contexto) son las que trata de solucionar la I.A. y que, además, son las que llevan a Newell a definir el nivel de conocimiento: No existe un mecanismo claro para reducir el conocimiento de manera que se pueda representar mediante estructuras finitas (sintaxis formal) y tampoco hay un mecanismo claro de cómo computar el comportamiento no analítico del experto, que es también conocimiento (razonamiento en base a la semántica). El nivel de conocimiento de Newell es equivalente a la competencia lingüística definida por Chomsky en su jerarquía de 4 Traducción de la definición en [Newell 1980].17 Capítulo 1.- Fundamentos de inteligencia artificial 17 lenguajes, es decir, describe como se debe pasar de una estructura ambigua a una sintaxis formal. En la definición dada por Newell para sus niveles, estos los describe en base a cinco aspectos: Nivel Aspecto Nivel físico Nivel simbólico Nivel de Conocimiento Sistema Sistemas digitales y Agente programador Agente inteligente Arquitectura de Computadores Medio Bits y vectores de bits Símbolos y Conocimiento expresiones Componentes Puertas, registros, UAL,s Operadores y ubicaciones en memoria (primitivas del lenguaje) Metas u objetivos Creencias Intenciones (semántico) Composición Algebra de Boole Asignación y asociación Estructura desconocida Comportamiento Autómatas finitos Autómatas de pila Principio de racionalidad El nivel de conocimiento se caracteriza por ser: Abstracto y genérico.- Lo que se intenta es encontrar tareas genéricas que sirvan para manipular la representación del conocimiento, llegando a ser estas tan simples que permitan un proceso de reducción al nivel simbólico. Así mismo se intentan encontrar lenguajes de representación del conocimiento (aplicación de la lógica matemática, reglas, marcos y redes) y unos métodos de inferencia (inducción, abducción, deducción, resolución y herencia) que permitan el aprendizaje. Es independiente del dominio.- Intenta definir una arquitectura general y a ser posible reutilizable, que modele el conocimiento y que enlace fácilmente con el nivel simbólico.18 Inteligencia artificial: introducción y tareas de búsqueda Dominios de descripción En cada nivel se van a tener dos sistemas de referencia para representar las magnitudes y su semántica (recordar que el medio hay que definirlo para que sea medible): Dominio Propio (DP) o auto contenido.- Describe la fenomenología propia del nivel. Es propio de los niveles físico y simbólico, en los que las descripciones son operacionales y los resultados son causales por definición. No se puede salir de la sintaxis del nivel, dado el carácter formal de este (en el nivel físico gobernado por una función lógica y en el simbólico por una gramática independiente del contexto). Dominio del observador externo (DO).- Interpretación de la fenomenología desde el punto de vista del experto, luego sólo existe en el nivel de conocimiento. En este dominio se utiliza el lenguaje natural para definir y dar significado a los procesos del DP. El DP solo tiene significado en el DO, luego son las tablas de semántica de los niveles físico y simbólico las que relacionan estos dos dominios. Así, para el nivel físico, en el DP son ceros y unos, y en el DO se le asocia un valor, por ejemplo numérico, que es el que tiene sentido para el observador externo. Para el nivel simbólico, en el DP son símbolos cuya sintaxis está definida por una gramática independiente del contexto y en el DO se trata de una secuencia de operaciones que manipulan una estructura de datos, que para el observador externo tienen un significado dentro del dominio. Anteriormente se ha dicho que hay que tener cuidado en mezclar aspectos de distintos niveles. Pues también deberemos tener cuidado con mezclar descripciones de los dos dominios dentro del mismo nivel. Si esto se produce, el modelo probablemente será erróneo o cuando menos ambiguo. Y el DP en el nivel de conocimiento? Se considera que la descripción de este dominio en este nivel no existe (aun cuando en la tabla que dibujamos a continuación así parezca), ya que es el mismo observador externo el que modela el conocimiento en lenguaje natural: realiza la descripción detallada de la arquitectura general definida en el nivel de conocimiento de Newell, estructurada en tareas genéricas, lenguajes de representación del19 Capítulo 1.- Fundamentos de inteligencia artificial 19 conocimiento y métodos de inferencia. Además esta arquitectura general también determina las tablas de semántica en este nivel. En su teoría del nivel de conocimiento, Newell sólo definió la representación del conocimiento y no una teoría sobre como representarlo. Para esto se están haciendo esfuerzos en un nivel intermedio entre el de conocimiento y el simbólico desarrollándose: Teoría de agentes cooperativos (descomposición, segmentación y especialización) para la arquitectura global. Metodología KADS (o KADS-I, ya que ha evolucionado hacia commonkads, o KADS-II, que se generaliza para la administración y análisis del conocimiento) con su estructura de tareas genéricas predefinidas (metodología utilizada para creación de sistemas basados en el conocimiento, SBC, también llamados sistemas expertos 5 ). Los niveles de computación junto con los dominios de descripción del modelo computable, hacen que podamos sintetizarlos/analizarlos, tal como lo haríamos en cualquier otra ingeniería. Esto se muestra en el siguiente recuadro. En el proceso de análisis, partimos de la implementación del hardware para obtener los circuitos lógicos y las funciones que en él se dan. Con el DO del nivel físico (la semántica), junto con el DP del nivel simbólico (el programa), emergen las estructuras de datos que se manipulan con él (DO del nivel simbólico), y con estas y la tabla de semántica del DP del nivel de conocimiento termina por emerger qué hace el modelo. En el DO siempre habrá más conocimiento que el que se pueda deducir del DP. En el proceso de síntesis, partimos del problema, capturamos los procesos no analíticos del experto humano junto con el conocimiento del dominio, y lo reducimos al nivel simbólico, implementamos el programa, el cual traduciremos a una secuencia de fórmulas lógicas que finalmente implementaremos en el hardware. 5 Sistemas Expertos, SE, también llamados sistemas basados en el conocimiento, SBC, es una aplicación informática que implementa un modelo de conocimiento circunscrito a un campo específico del conocimiento humano (por ejemplo, medicina), funcionando como un agente inteligente.20 Inteligencia artificial: introducción y tareas de búsqueda 20 DOMINIO NIVEL DO DP Tareas genéricas, teorías sobre la representación del conocimiento (Lógica formal, Caracterizado por las metas, marcos, reglas y redes) e Nivel de conocimiento creencias e intenciones y inferencia (inducción, gobernado por el principio de deducción, abducción, racionalidad. resolución y herencia), para su reescritura computable y construcción de las tablas de semántica. Caracterizado por un lenguaje Implementación del programa Nivel simbólico formal y estructuras de datos. en el lenguaje formal Semántica del DP Diseño de los circuitos lógicos, cuyo comportamiento está Nivel físico gobernado por el álgebra de Implementación del hardware Boole. Semántica del DP SBC, Un agente inteligente? Según un estudio realizado en 1986 por Dietterich basándose en la teoría de niveles, muchos de los sistemas que se llamaban de aprendizaje se quedaban en optimizadores de prestaciones, pero no aprendiendo nada. Llegó a la conclusión de que el comportamiento de un programa de aprendizaje no se puede describir ni predecir al nivel de conocimiento, pues realizan saltos inductivos no justificados. Recordemos que un agente inteligente es aquel que percibe unos estímulos y actúa en base a ellos y al conocimiento que tiene para conseguir los objetivos (metas, creencias, intenciones). Lo importante del agente inteligente es que ha de ser capaz de reaccionar en situaciones nuevas para él, tomando sus propias decisiones (realmente no se pueden predecir de manera formal el comportamiento). Como ya se dijo, el resultado de las acciones se inyecta al agente inteligente como conocimiento adicional.21 Capítulo 1.- Fundamentos de inteligencia artificial HIPÓTESIS FUERTE DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Como ya se expuso, en los enlaces de reducción entre niveles, se produce una pérdida de conocimiento que se almacena en su tabla de semántica, y en la emergencia hay que inyectar conocimiento para reconstruir el medio. La hipótesis fuerte de la IA es que, a pesar de las pérdidas de semántica en el enlace de reducción del nivel de conocimiento al simbólico y luego al físico, todavía es posible hacer computable la inteligencia humana MODELADO DEL CONOCIMIENTO Con lo dicho hasta ahora, podemos decir que tenemos dos tipos de conocimiento para modelar: Procesos no analíticos del experto humano, que definen la forma de razonar y actuar (sus métodos de inferencia); es el conocimiento estratégico y es independiente del dominio. Conocimiento del dominio, que define el dominio propio en el que vamos a sintetizar el SBC (identificación del vocabulario específico del dominio y del contenido de las estructuras de datos). Para abordar el modelado del conocimiento, el DO se puede estructurar en tres capas: Una capa interna, que estará compuesta por una estructura de Tareas Genéricas que, interconectadas, forman el conocimiento estratégico (por ejemplo: clasificación, diagnóstico, planificación ). Una capa intermedia, formada por las herramientas (formalismos de representación del conocimiento: lógica, reglas, marcos, redes o híbridos de los anteriores) y los métodos (Inducción, deducción, abducción, resolución y herencia) que utilizarán las tareas genéricas. Para una misma tarea genérica puede haber varias soluciones con distintas herramientas y métodos. Mostrar más
Taxonomía de los principales temas de I A Por: Luis Guillermo Restrepo Rivas 1. DEFINICIONES, UBICACIÓN CONCEPTUAL E HISTORIA DE LA I.A. 2. COMPLEJIDAD COMPUTACIONAL, EXPLOSIÓN COMBINATORIA, DOMINIOS NO Más detalles Nombre de la asignatura: Inteligencia Artificial. Créditos: 2-2 - 4. Aportación al perfil
Nombre de la asignatura: Inteligencia Artificial Créditos: 2-2 - 4 Aportación al perfil Diseñar e implementar interfaces hombre- máquina y máquinamáquina para la automatización de sistemas. Identificar Más detalles Competencias generales vinculadas a los distintos módulos Módulo de Formación Básica
Competencias generales vinculadas a los distintos módulos Módulo de Formación Básica C1. Capacidad para la resolución de los problemas matemáticos que puedan plantearse en la ingeniería. Aptitud para aplicar Más detalles INDICE Parte I. Conceptos 1. El estudio de los lenguajes de programación 2. Cuestiones de diseño de lenguajes
INDICE Parte I. Conceptos 1 1. El estudio de los lenguajes de programación 1.1. Por qué estudiar lenguajes de programación? 2 1.2. Breve historia de los lenguajes de programación 1.2.1. Desarrollo de los Más detalles CICLO SUPERIOR DESARROLLO DE APLICACIONES MULTIPLATAFORMA
CICLO SUPERIOR DESARROLLO DE APLICACIONES MULTIPLATAFORMA PROGRAMACIÓN DIDACTICA ANUAL Parte específica del módulo: 0485. Programación Departamento de Familia Profesional de Informática Curso: 2014-15 Más detalles Capítulo 1. Introducción
Capítulo 1. Introducción El WWW es la mayor fuente de imágenes que día a día se va incrementando. Según una encuesta realizada por el Centro de Bibliotecas de Cómputo en Línea (OCLC) en Enero de 2005, Más detalles Ingeniería de Software con UML Unified Modeling Language Lenguaje Unificado de Modelado
Ingeniería de Software con UML Unified Modeling Language Lenguaje Unificado de Modelado 1. Introducción Unified Modeling Languaje Fuente: Booch- Jacobson-Rumbauch y diversos sitios Internet, entre otros: Más detalles Documento de Competencias. Facultad de Informática, UPV/EHU. 1 Estructura general del Grado TE1 TE2 TE3 TE4 TE5 TE6 TE7 TE8
Documento de Competencias Grado en INGENIERÍA INFORMÁTICA Facultad de Informática, UPV/EHU 1 Estructura general del Grado 1.1 Fundamentos de Tecnología de los Principios de Diseño de Sistemas Digitales Más detalles BASES DE DATOS MIS 308
Programación orientada a objetos con Java Pedro Corcuera Dpto. Matemática Aplicada y Ciencias de la Computación Universidad de Cantabria corcuerp@unican.es Objetivos Presentar los conceptos de la programación Más detalles Desarrollo de SBC. cbea (LSI - FIB) Sistemas Basados en el Conocimiento IA - Curso 2008/2009 1 / 41
Desarrollo de SBC Ingeniería de los SBC Desarrollo de SBC El punto más importante del desarrollo de SBC es la extracción del conocimiento Requiere la interacción entre el Ingeniero del Conocimiento y el Más detalles Arquitectura de Aplicaciones
1 Capítulo 13: Arquitectura de aplicaciones. - Sommerville Contenidos del capítulo 13.1 Sistemas de procesamiento de datos 13.2 Sistemas de procesamiento de transacciones 13.3 Sistemas de procesamiento Más detalles Tema 1 Introducción a los Sistemas Basados en el Conocimiento
Tema 1 Introducción a los Sistemas Basados en el Conocimiento Sistemas Basados en el Conocimiento Grado en Ingeniería Informática 1 Referencias Ingeniería del Conocimiento. A. Gómez, N. Juristo, C. Montes, Más detalles IV. Problemas relativos a la construcción del conocimiento y al cambio cognitivo
Unidad 4 IV. Problemas relativos a la construcción del conocimiento y al cambio cognitivo 4.1. La problemática del dominio en relación al conocimiento. Dominio general y dominios específicos. Diferenciación Más detalles Fundamentos del diseño 3ª edición (2002)
Unidades temáticas de Ingeniería del Software Fundamentos del diseño 3ª edición (2002) Facultad de Informática necesidad del diseño Las actividades de diseño afectan al éxito de la realización del software Más detalles Grado en Ingeniería Informática
Grado en Ingeniería Informática Competencias Generales y trasversales De acuerdo con la resolución del Consejo de Universidades de fecha 3 de marzo de 2009, para obtener este título de grado en ingeniería Más detalles INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL: LOS SISTEMAS EXPERTOS
Introducción a los Sistemas Expertos 1 INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL: LOS SISTEMAS EXPERTOS ÍNDICE 1. INTRODUCCIÓN. EVOLUCIÓN HISTÓRICA 2. DEFINICIÓN Y CARACTERÍSTICAS DE LOS SE. 3. TIPOS Y Más detalles CONSTRUCCION DE SISTEMAS EXPERTOS
CONSTRUCCION DE SISTEMAS EXPERTOS TECNICAS DE EDUCCION DEL CONOCIMIENTO Dr. Ramón GARCIA MARTINEZ GRAFOS ARQUETÍPICOS En muchos dominios de conocimiento, puede reconocerse una estructura de representación Más detalles TEMA 1: INTRODUCCIÓN
1 DISEÑO Y DESARROLLO DE COMPILADORES TEMA 1: INTRODUCCIÓN Qué es un Compilador? Un compilador no es más que un traductor, es decir, un programa que nos permite pasar información de un lenguaje a otro. Más detalles Todo el alumnado que tenga un buen nivel podrá asistir a las clases de profundización que serán el por las tardes.
SEGUNDO DE BACHILLERATO CIENCIAS NATURALEZA Y SALUD A continuación se especifican los contenidos y los objetivos mínimos y deseables para cada una de las unidades didácticas de cada bloque. Finalmente Más detalles En verde están algunas propuestas que entendemos que faltan y que ayudarían a mejorar las fichas sustancialmente.
NOTAS ACLARATORIAS: Esta ficha de grado es la resultante de las dos reuniones celebradas (9 enero 2009 y 23 de febrero de 2009) por la subcomisión creada desde el MICIIN para debatir las fichas de Grado Más detalles Componentes de los SBC
Componentes de los SBC Componentes de los SBC Queremos construir sistemas con ciertas características: Resolución de problemas a partir de información simbólica Resolución mediante razonamiento y métodos Más detalles Denominación de la materia. N créditos ECTS = 36 carácter = OBLIGATORIO SISTEMAS DE SOFTWARE. Ubicación dentro del plan de estudios y duración
Denominación de la materia SISTEMAS DE SOFTWARE N créditos ECTS = 36 carácter = OBLIGATORIO Ubicación dentro del plan de estudios y duración La materia Sistemas de Software está formada por 6 asignaturas Más detalles Asignatura: Introducción a la Inteligencia Artificial Curso 2º de Ingeniería Técnica Informática (Sistemas). Pedro Pérez Ostiz Tudela.- Mayo 2002.
Asignatura: Introducción a la Inteligencia Artificial Curso 2º de Ingeniería Técnica Informática (Sistemas). Pedro Pérez Ostiz Tudela.- Mayo 2002. Apuntes de Introducción a la Inteligencia Artificial 2 Más detalles Inteligencia Artificial
Artificial I.T. en Informática de Sistemas, 3º Curso académico: 2010/2011 Profesores: Ramón Hermoso y Roberto Centeno Artificial 3º ITIS Tema 1: Introducción a la IA 1. Introducción a la Artificial 1.1 Más detalles Motivación: Control Distribuido:
Motivación: La clase pasada examinamos brevemente los conceptos de Diseño de sistemas de instrumentación inteligente e Instrumentación Virtual. Durante la discusión del diseño de sistemas de instrumentación, Más detalles 4 o Ingeniería Informática
Esquema del tema 1. Introducción 4 o Ingeniería Informática II26 Procesadores de lenguaje Estructura de los compiladores e intérpretes 2. Etapas del proceso de traducción 3. La interpretación 4. La arquitectura Más detalles INDICE. XVII Prólogo a la edición en español. XXI 1. Calculo proporcional 1.1. Argumentos y proporciones lógicas
INDICE Prologo XVII Prólogo a la edición en español XXI 1. Calculo proporcional 1.1. Argumentos y proporciones lógicas 1 1.1.1. Introducción 1.1.2. Algunos argumentos lógicos importantes 2 1.1.3. Proposiciones Más detalles Capítulo 4. Requisitos del modelo para la mejora de la calidad de código fuente
Capítulo 4. Requisitos del modelo para la mejora de la calidad de código fuente En este capítulo definimos los requisitos del modelo para un sistema centrado en la mejora de la calidad del código fuente. Más detalles Fundamentos del diseño de software
Fundamentos del diseño de software El diseño es el primer paso de la fase de desarrollo de cualquier producto o sistema de ingeniería. Definición de diseño según Taylor Proceso de aplicar distintas técnicas Más detalles Análisis del Sistema de Información
Análisis del Sistema de Información ÍNDICE DESCRIPCIÓN Y OBJETIVOS... 2 ACTIVIDAD ASI 1: DEFINICIÓN DEL SISTEMA... 6 Tarea ASI 1.1: Determinación del Alcance del Sistema... 6 Tarea ASI 1.2: Identificación Más detalles En este capitulo se presentan los métodos y algoritmos utilizados para el desarrollo del
33 En este capitulo se presentan los métodos y algoritmos utilizados para el desarrollo del sistema de procesamiento de imágenes para controlar un robot manipulador y se describen en la forma como serán Más detalles Inicio de MO Inicio de MD Inicio de MF. Documento de Análisis. Base de datos de las especificaciones OMT. MO, MD, MF Detallados. Librería de Clases
3.2 TÉCNICA DE MODELADO DE OBJETOS (OMT) (JAMES RUMBAUGH). 3.2.1 Introducción. En este documento se trata tanto el OMT-1 como el OMT-2, el primero contenido en el Libro Modelado y Diseño Orientado (Metodología Más detalles Glosario. actividad. 1. (tarea) 2. es un subproceso que no requiere mas descomposición.
Glosario Aclaraciones Los conceptos del glosario están ordenados alfabéticamente. Un concepto puede ser un único término como meta o una frase como ambiente de ingeniería de software centrado en procesos. Más detalles Representación del conocimiento. Diferencia entre información y conocimiento (1) Diferencia entre información y conocimiento (2) Notas
Todo problema es más sencillo de resolver si disponemos de conocimiento específico sobre él Este conocimiento dependiente del dominio se combina con el conocimiento general sobre cómo resolver problemas Más detalles Diseño orientado a los objetos
Diseño orientado a los objetos El Diseño Orientado a los Objetos (DOO) crea una representación del problema del mundo real y la hace corresponder con el ámbito de la solución, que es el software. A diferencia Más detalles CUALIFICACIÓN SISTEMAS DE GESTIÓN DE INFORMACIÓN PROFESIONAL. Nivel 3. Versión 5 Situación RD 1201/2007 Actualización
Página 1 de 16 CUALIFICACIÓN SISTEMAS DE GESTIÓN DE INFORMACIÓN PROFESIONAL Familia Profesional Informática y Comunicaciones Nivel 3 Código IFC304_3 Versión 5 Situación RD 1201/2007 Actualización Competencia Más detalles SWITCH ETHERNET CAPA 2. Justo Ramírez Martínez
SWITCH ETHERNET CAPA 2 Justo Ramírez Martínez ÍNDICE (I) Introducción Ethernet Bridging and Switching Dispositivos de conexión de redes Tipos de dispositivos Dispositivos de conexión de nivel 2 Puentes Más detalles Ingeniería de Software I
Ingeniería de Software I Agenda Objetivo. Unidades de aprendizaje. Formas de evaluación. Bibliografía. 2 Datos del profesor Correo electrónico: egonzalez@upemor.edu.mx Asesorías Jueves de 11:00 a 13:00 Más detalles Ingeniería de software orientado a agentes
Ingeniería de software orientado a agentes ECSDI LSI-FIB-UPC cbea Curso 2014/2015 ECSDI (LSI-FIB-UPC cbea) Ingeniería de software orientado a agentes Curso 2014/2015 1 / 52 Índice 1 Ingeniería de software Más detalles 1.- DATOS DE LA ASIGNATURA. Nombre de la asignatura: Inteligencia Artificial. Carrera: Ingeniería en Sistemas Computacionales. Clave de la asignatura:
1.- DATOS DE LA ASIGNATURA Nombre de la asignatura: Carrera: Inteligencia Artificial Ingeniería en Sistemas Computacionales Clave de la asignatura: (Créditos) SATCA 1 SCC-1012 2-2-4 2.- PRESENTACIÓN Caracterización Más detalles GEOMETRÍA PLANA TFM 2013 DIFICULTADES Y ERRORES MANIFESTADOS POR ESTUDIANTES DE 1º DE E.S.O. DURANTE EL APRENDIZAJE DE GEOMETRÍA PLANA
GEOMETRÍA PLANA María Pérez Prados DIFICULTADES Y ERRORES MANIFESTADOS POR ESTUDIANTES DE 1º DE E.S.O. DURANTE EL APRENDIZAJE DE GEOMETRÍA PLANA TFM 2013 Ámbito MATEMÁTICAS MÁSTER UNIVERSITARIO EN FORMACIÓN Más detalles LENGUAJES DE PROGRAMACIÓN POR QUÉ HAY TANTOS Y APARECEN NUEVOS? Por: Hanna Oktaba
LENGUAJES DE PROGRAMACIÓN POR QUÉ HAY TANTOS Y APARECEN NUEVOS? Por: Hanna Oktaba La computadora, a diferencia de otras herramientas que en general apoyan el esfuerzo físico de los humanos, fue inventada Más detalles Tema: Agentes en la Inteligencia Artificial.
Sistemas Expertos e Inteligencia Artificial. Guía No. 3 1 Facultad: Ingeniería Escuela: Computación Asignatura: Sistemas Expertos e Inteligencia Artificial Tema: Agentes en la Inteligencia Artificial. Más detalles ASIGNATURA: Ingeniería de software II DOCENTE: Licda.Carla Milagro López Vásquez RESPONSABLE: Rodolfo Alberto Palma Ramos CARRERA:
UNIDAD 04: PATRONES DE DISEÑO WEB. ASIGNATURA: Ingeniería de software II DOCENTE: Licda.Carla Milagro López Vásquez RESPONSABLE: Rodolfo Alberto Palma Ramos CARRERA: Técnico en Ingeniería en Sistemas y Más detalles CAPÍTULO IV - GUÍA PARA HACER ANÁLISIS Y DISEÑO ORIENTADO A OBJETOS
CAPÍTULO IV - GUÍA PARA HACER ANÁLISIS Y DISEÑO ORIENTADO A OBJETOS 4.1 Diferencias entre análisis y diseño La división entre el análisis y diseño es poco clara, el trabajo de los dos se mezcla continuamente Más detalles 9.1.Los sistemas expertos. 9.2.Las redes neuronales artificiales. 9.3.Sistemas de inducción de reglas y árboles de decisión.
TEMA 9 TÉCNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA EL ANÁLISIS DE LA INFORMACIÓN CONTABLE 9.1.Los sistemas expertos. 9.2.Las redes neuronales artificiales. 9.3.Sistemas de inducción de reglas y árboles de Más detalles CAPÍTUL07 SISTEMAS DE FILOSOFÍA HÍBRIDA EN BIOMEDICINA. Alejandro Pazos, Nieves Pedreira, Ana B. Porto, María D. López-Seijo
CAPÍTUL07 SISTEMAS DE FILOSOFÍA HÍBRIDA EN BIOMEDICINA Alejandro Pazos, Nieves Pedreira, Ana B. Porto, María D. López-Seijo Laboratorio de Redes de Neuronas Artificiales y Sistemas Adaptativos Universidade Más detalles CATÁLOGO DE INFERENCIAS
Las inferencias son los elementos claves en los modelos de conocimiento o Son los elementos constitutivos de los procesos de razonamiento No existe ningún estándar CommonKADS ofrece un catálogo que cubre Más detalles LA GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO
Plan de Formación 2006 ESTRATEGIAS Y HABILIDADES DE GESTIÓN DIRECTIVA MÓDULO 9: 9 LA ADMINISTRACIÓN ELECTRÓNICA EN LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN LA GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO José Ramón Pereda Negrete Jefe Más detalles UNIDAD I: LÓGICA PROPOSICIONAL
UNIDAD I: LÓGICA PROPOSICIONAL ASIGNATURA: INTRODUCCIÓN A LA COMPUTACIÓN CARRERAS: LICENCIATURA Y PROFESORADO EN CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN DEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA FACULTAD DE CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICA Más detalles Denominación de la materia. N créditos ECTS = 36 carácter = MIXTA INGENIERIA DE COMPUTADORAS
Denominación de la materia INGENIERIA DE COMPUTADORAS N créditos ECTS = 36 carácter = MIXTA Ubicación dentro del plan de estudios y duración La materia Ingeniería de Computadoras está formada por 6 asignaturas Más detalles PLAN DE ESTUDIOS Y CONTENIDOS MÍNIMOS
CARRERAS DE DOS AÑOS TECNICATURA EN PROGRAMACIÓN DE COMPUTADORAS PLAN DE ESTUDIOS Y CONTENIDOS MÍNIMOS Resolución UB 004/14 ANEXO Tabla general de asignaturas del Plan de Estudios y Obligaciones Académicas Más detalles TRANSFORMADA DE LAPLACE
TRANSFORMADA DE LAPLACE DEFINICION La transformada de Laplace es una ecuación integral que involucra para el caso específico del desarrollo de circuitos, las señales en el dominio del tiempo y de la frecuencia, Más detalles MODELADO DE OBJETOS. {brossi,pbritos,rgm}@itba.edu.ar
MODELADO DE OBJETOS Bibiana ROSSI, Paola BRITOS y Ramón GARCIA MARTINEZ, CAPIS - Centro de Actualizacion Permanente en Ingeniería de Software Escuela de Posgrado. ITBA. 0. INTRODUCCION {brossi,pbritos,rgm}@itba.edu.ar Más detalles Centro de Investigación y Desarrollo en Ingeniería en Sistemas de Información (CIDISI)
Centro de Investigación y Desarrollo en Ingeniería en Sistemas de Información (CIDISI) OFERTAS TECNOLÓGICAS 1) GESTIÓN ORGANIZACIONAL Y LOGÍSTICA INTEGRADA: TÉCNICAS Y SISTEMAS DE INFORMACIÓN 2) GESTIÓN Más detalles ORIENTACIONES PARA LA PRUEBA DE APTITUD PARA EL ACCESO A LA UNIVERSIDAD
ORIENTACIONES PARA LA PRUEBA DE APTITUD PARA EL ACCESO A LA UNIVERSIDAD MODALIDAD CIENTÍFICO-TÉCNICO 1. NOMBRE DE LA MATERIA: Matemáticas II 2. NOMBRE DEL COORDINADOR: Miguel Delgado Pineda (mdelgado@mat.uned.es, Más detalles SOciedad Dominicana de Inteligencia Artificial. Santo Domingo Mayo 2015
Profesorado en Relaciones del Trabajo Materia: Didáctica Especial y Residencia Cátedra: Dra. Vega OBJETIVOS de aprendizaje Ficha de Cátedra 2015 Prof. Carreras, Liliana Prof. Cortés, Margarita Prof. Marzioli, Más detalles Denominación de la materia. créditos ECTS = 36 carácter = OBLIGATORIA SISTEMAS OPERATIVOS, SISTEMAS DISTRIBUIDOS Y REDES
Denominación de la materia SISTEMAS OPERATIVOS, SISTEMAS DISTRIBUIDOS Y REDES créditos ECTS = 36 carácter = OBLIGATORIA Ubicación dentro del plan de estudios y duración La materia está formada por 6 asignaturas Más detalles POSIBLE APLICACIÓN DE LA MINERÍA DE TEXTOS A LOS TRABAJOS DE LA COMISIÓN MINISTERIAL DE INFORMÁTICA
POSIBLE APLICACIÓN DE LA MINERÍA DE TEXTOS A LOS TRABAJOS DE LA COMISIÓN MINISTERIAL DE INFORMÁTICA M.ª del Pilar Cantero Blanco Jefa de Servicio de Sistemas Informáticos. Subdirección General de Planificación Más detalles 2.1 Ingeniería de Software
Capítulo 2 Marco Teórico Se pretende desarrollar un software que pueda ser aplicado como una herramienta útil para la administración de una empresa. Es necesario tener en cuenta que, en todo desarrollo Más detalles Introducción. Francisco J. Martín Mateos. Dpto. Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial Universidad de Sevilla
Francisco J. Martín Mateos Dpto. Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial Universidad de Sevilla Qué es la (KE)? Definición de Wikipedia: La es una disciplina cuyo objetivo es integrar conocimiento Más detalles Programación generativa
ujuarez@itorizaba.edu.mx Instituto Tecnológico de Orizaba 15 de octubre de 2010 Agenda 1 Introducción Panorama general Problemática 2 Implementación generativa Bibliotecas activas Bibliotecas activas: Más detalles Que es la Inteligencia Artificial?
Introducción a la Inteligencia Artificial Introducción Que es la Inteligencia Artificial? Es una área de la ciencia bastante nueva (1956) Su objetivo son las capacidades que consideramos Inteligentes Las Más detalles PERFIL DEL INGENIERO DE SISTEMAS FUSM
PERFIL DEL INGENIERO DE SISTEMAS FUSM PERFIL DEL INGENIERO DE SISTEMAS DE LA FUSM El perfil del Ingeniero de Sistemas presencial de la Fundación Universitaria San Martín, Bogotá, está en capacidad de modelar Más detalles PDF created with pdffactory Pro trial version www.pdffactory.com
Universidad de Los Andes Facultad de Humanidades y Educación Escuela de Educación Departamento de Educación Física Cátedra Didáctica de la Educación Física RESUMEN DE LA TAXONOMIA DE LOS OBJETIVOS DE LA Más detalles Descripción inicial del sistema. Descripción final del sistema. Estado 1 Estado 2 Estado n
Búsqueda en Inteligencia Artificial Fernando Berzal, berzal@acm.org Búsqueda en I.A. Introducción Espacios de búsqueda Agentes de búsqueda Uso de información en el proceso de búsqueda Búsqueda sin información Más detalles Introducción. Metadatos
Introducción La red crece por momentos las necesidades que parecían cubiertas hace relativamente poco tiempo empiezan a quedarse obsoletas. Deben buscarse nuevas soluciones que dinamicen los sistemas de Más detalles APOYO PARA LA TOMA DE DECISIONES
APOYO PARA LA TOMA DE DECISIONES Cátedra: Gestión de Datos Profesor: Santiago Pérez Año: 2006 Bibliografía: Introducción a las Bases de Datos. DATE - 1 - 1. INTRODUCCION APOYO PARA LA TOMA DE DECISIONES Más detalles Matemáticas. Si un error simple ha llevado a un problema más sencillo se disminuirá la puntuación.
UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE CARTAGENA PRUEBAS DE ACCESO A LA UNIVERSIDAD DE LOS MAYORES DE 25 AÑOS CONVOCATORIA 2014 CRITERIOS DE EVALUACIÓN Matemáticas GENERALES: El examen constará de dos opciones (dos Más detalles DESARROLLO DE SOFTWARE CON CALIDAD PARA UNA EMPRESA
DESARROLLO DE SOFTWARE CON CALIDAD PARA UNA EMPRESA Resumen AUTORIA CARLOS CABALLERO GONZÁLEZ TEMATICA INFORMÁTICA ETAPA ESO-BACHILLERATO-CFGM(ESI,ASI,DSI) Se describe la revolución que supuso la incursión Más detalles ISO 19103. Lenguaje de Esquema Conceptual
ISO 19103 Lenguaje de Esquema Conceptual La ISO 19103 establece normas y guías para la adopción y uso de un Lenguaje de Esquema Conceptual (CSL) para desarrollar modelos o esquemas de información geográfica, Más detalles SISTEMAS DE GESTIÓN DE BASE DE DATOS SGBD / DBMS
Universidad de Carabobo Facultad Experimental de Ciencias y Tecnología Departamento de Computación Unidad Académica Base de Datos SISTEMAS DE GESTIÓN DE BASE DE DATOS SGBD / DBMS Integrantes: Fidel Gil Más detalles Text mining versus redes neuronales. Dos métodos de análisis aplicados al caso de las políticas de las revistas sobre datos
Text mining versus redes neuronales. Dos métodos de análisis aplicados al caso de las políticas de las revistas sobre datos Alicia García-García, Xavier García-Massó, Antonia Ferrer, Luis-Millán González, Más detalles Diagrama de Clases. Diagrama de Clases
Diagrama de Clases 1 Diagrama de Clases El propósito de este diagrama es el de representar los objetos fundamentales del sistema, es decir los que percibe el usuario y con los que espera tratar para completar Más detalles Mauricio Contreras IES Benicalap Valencia
Mauricio Contreras IES Benicalap Valencia Principios Describen las características particulares de una educación matemática de calidad Igualdad Currículo Enseñanza Aprendizaje Evaluación Tecnología La Más detalles Modelos de desarrollo de software. septiembre de 2007 1
Modelos de desarrollo de software septiembre de 2007 1 Referencias básicas Ingeniería de software. Un enfoque práctico. Pressman, R. Quinta edición. Mc. Graw Hill 2002 Ingeniería de software. Sommerville, Más detalles [RECOMENDACIONES SOBRE LOS CONTENIDOS DE LAS COMPETENCIAS DE AUTOMÁTICA EN LOS GRADOS DE INGENIERÍA INDUSTRIAL]
2012 CEA ISA [RECOMENDACIONES SOBRE LOS CONTENIDOS DE LAS COMPETENCIAS DE AUTOMÁTICA EN LOS GRADOS DE INGENIERÍA INDUSTRIAL] En este documento se incluyen una serie de recomendaciones básicas para impartir Más detalles CICLO DE VIDA DEL SOFTWARE
CICLO DE VIDA DEL SOFTWARE 1. Concepto de Ciclo de Vida 2. Procesos del Ciclo de Vida del Software 3. Modelo en cascada 4. Modelo incremental 5. Modelo en espiral 6. Prototipado 7. La reutilización en Más detalles forma de entrenar a la nuerona en su aprendizaje.
Sistemas expertos e Inteligencia Artificial,Guía5 1 Facultad : Ingeniería Escuela : Computación Asignatura: Sistemas expertos e Inteligencia Artificial Tema: SISTEMAS BASADOS EN CONOCIMIENTO. Objetivo Más detalles - Capacidad para dirigir las actividades objeto de los proyectos del ámbito de la informática de acuerdo con los conocimientos adquiridos.
Competencias generales - Capacidad para concebir, redactar, organizar, planificar, desarrollar y firmar proyectos en el ámbito de la ingeniería en informática que tengan por objeto, de acuerdo con los Más detalles Curso Completo de Electrónica Digital
CURSO Curso Completo de Electrónica Digital Departamento de Electronica y Comunicaciones Universidad Pontifica de Salamanca en Madrid Prof. Juan González Gómez Capítulo 4 CIRCUITOS COMBINACIONALES 4.1. Más detalles 1.- DATOS DE LA ASIGNATURA
1.- DATOS DE LA ASIGNATURA Nombre de la asignatura : Estructuras y Organización de Datos Ingeniería en Tecnologías de la Carrera : Información y Comunicaciones Clave de la asignatura : TID-1012 SATCA 1 Más detalles Cristian Blanco www.cristianblanco.es
3.1.- INTRODUCCIÓN Para realizar el desarrollo de cualquier proyecto de software es necesario llevar una sistemática de trabajo, que nos asegure el éxito del mismo. Lo que tenemos que evitar, en el desarrollo Más detalles Estructura de clases. Estructura de Objetos. Arquitectura de módulos. Arquitectura de procesos
3.3 EL MÉTODO DE BOOCH. 3.3. Introducción. El método cuenta con una notación expresiva y bien definida que le permite al diseñador comunicar sus ideas y concentrarse en problemas más serios. Para la captura Más detalles BOLETÍN OFICIAL DEL ESTADO MINISTERIO DE EDUCACIÓN
Núm. 187 Martes 4 de agosto de 2009 Sec. III. Pág. 66699 III. OTRAS DISPOSICIONES MINISTERIO DE EDUCACIÓN 12977 Resolución de 8 de junio de 2009, de la Secretaría General de Universidades, por la que se Más detalles PLANEACIÓN DE SISTEMAS INFORMÁTICOS ING. KARINA RAMÍREZ DURÁN
PLANEACIÓN DE SISTEMAS INFORMÁTICOS ING. KARINA RAMÍREZ DURÁN Principios y criterios para la evaluación del ciclo de vida de desarrollo de sistemas Se pueden enunciar algunos principios para desarrollar Más detalles I GE IERÍA DEL SOFTWARE. Mª Dolores Carballar Falcón 28935146L
I GE IERÍA DEL SOFTWARE. Mª Dolores Carballar Falcón 28935146L REFERE CIA AL SISTEMA EDUCATIVO ACTUAL. Los contenidos de este tema, están enfocados a introducir al alumno en el concepto de Ingeniería del Más detalles 3.- PROGRAMACIÓN DIDÁCTICA DEL MODULO ELECTRÓNICA DIGITAL Y MICROPROGRAMABLE
3.- PROGRAMACIÓN DIDÁCTICA DEL MODULO ELECTRÓNICA DIGITAL Y MICROPROGRAMABLE 3.0.- Introducción Actualmente la Electrónica aparece como una ciencia que sirve de base a un gran número de técnicas. Cualquier Más detalles Metodología de Ingeniería del Software para el desarrollo y mantenimiento de sistemas de información del Gobierno de Extremadura
Metodología de Ingeniería del Software para el desarrollo y mantenimiento de sistemas de información del Gobierno de Extremadura Página 1 de 23 Índice del Documento 1.- Introducción... Página 4 2.- Propuesta Más detalles Carrera: SCD-1008 SATCA 1 2-3-5
1.- DATOS DE LA ASIGNATURA Nombre de la asignatura: Carrera: Fundamentos de programación Sistemas Computacionales Clave de la asignatura: SATCA 1 SCD-1008 2-3-5 2.- PRESENTACIÓN Caracterización de la asignatura. Más detalles ORGANIZACIÓN DE LOS SERVICIOS INFORMÁTICOS
1 ORGANIZACIÓN DE LOS SERVICIOS INFORMÁTICOS INTRODUCCIÓN La realización de trabajos utilizando los medios informáticos de una empresa requiere una cierta organización y destreza relativa tanto a los equipos, Más detalles La Necesidad de Modelar. Diseño de Software Avanzado Departamento de Informática
La Necesidad de Modelar Analogía Arquitectónica Tiene sentido poner ladrillos sin hacer antes los planos? El modelo, los planos, ayuda a afrontar la complejidad del proyecto. Cuál es el lenguaje adecuado Más detalles La complejidad de los automatismos y la necesidad de especificar con precisión las tareas => útiles simbólicos de representación
PROGRAMACIÓN DEL AUTÓMATA Tiene una serie de pasos: Determinar qué debe hacer el sistema de control y en qué orden Identificar entradas y salidas al autómata Representar mediante un modelo el sistema de Más detalles Capítulo 2. Las Redes Neuronales Artificiales
Capítulo 2. Las Redes Neuronales Artificiales 13 Capitulo 2. Las Redes Neuronales Artificiales 2.1 Definición Redes Neuronales Artificiales El construir una computadora que sea capaz de aprender, y de Más detalles Master de Ingeniería Biomédica Sistemas de ayuda al diagnóstico clínico
Master de Ingeniería Biomédica Sistemas de ayuda al diagnóstico clínico Emilio Soria Olivas! Antonio José Serrano López! Departamento de Ingeniería Electrónica! Escuela Técnica Superior de Ingeniería! Más detalles Diseño del Sistema de Información

References: RESOLUCIÓN 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 Resolución 
 Resolución 
 Resolución 
 Resolución