Zusammenfassung der Ressource
Ramas de la inteligencia
artificial
- 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
- 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.
- 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.
- 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.
- Sistemas expertos
- es un sistema que emplea conocimiento humano capturado
en una computadora para resolver problemas que
normalmente requieran de expertos humanos
- 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
- 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.
- 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