UGRM

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La IA es la creación de algo capaz de realizar acciones por sí mismo, simulando, copiando acciones que son humanas,
Aprendizaje Automático (Machine Learning
1. Objetivo
  1. Desarrollar técnicas que permitan a las Computadoras aprender
    1. Algoritmos
      1. Aprendizaje supervisado
      2. Aprendizaje no supervisado
      3. Aprendizaje por refuerzo
      4. Transducción
      5. Aprendizaje multi-tarea
Ingeniería del conocimiento (Knowledge Engineering)
1. Objetivo
  1. Generar nuevo conocimiento desde BD o documentos.
    1. Diseño y desarrollo de Sistemas expertos.
    2. Extraer el conocimiento de expertos humanos en una área y codificarlo para procesarlo por un sistema.
Lógica difusa (Fuzzy Logic)
1. Técnica que permite trabajar con información con alto grado de imprecisión
  1. se basa en comprender los cuantificadores de nuestro lenguaje
  2. se utiliza cuando la complejidad del proceso es muy alta y no existen modelos matemáticos precisos
  3. reglas formuladas por expertos como Redes neuronales para fortalecer las futuras tomas de decisiones.
Redes neuronales artificiales (Artificial Neural Networks)
1. Paradigma de aprendizaje y procesamiento automático en base a funcionamiento del sistema nervioso de los animales.
  1. Redes Monocapa
  2. Redes Multicapa
  3. Topología de las Redes Neuronales
  4. Mecanismo de Aprendizaje.
Sistemas reactivos (Reactive Systems)
1. Son aplicaciones críticas en las que una falla pueden acarrear consecuencias graves
  1. Interfaz con el entorno encargada de recibir las entradas y generar salidas
  2. Un núcleo reactivo que contiene la lógica del programa.
  3. Una capa de manejo de datos, cuya misión es realizar el procesamiento de datos clásico a petición del núcleo.
Sistemas Multiagente (Multi-Agent Systems)
1. compuesto por múltiples agentes inteligentes que interactúan entre ellos
Sistemas expertos (Expert Systems)
1. sistema basado en conocimiento que usa su conocimiento en área de aplicación compleja a fin de actuar como consultor experto para usuarios finales.
  1. Habilidad para adquirir conocimiento.
    1. Separan conocimientos
  2. Fiabilidad, para poder confiar en sus resultados o apreciaciones.
    1. Base de conocimientos
  3. Solidez en el dominio de su conocimiento.
    1. Mecanismo de inferencia
  4. Capacidad para resolver problemas
    1. Componente de adquisición
  5. Basados en reglas Basados en casos CBR Basados en redes
Redes semánticas (Semantic Networks)
1. representación de conocimiento lingüístico mediante un grafo
  1. Redes IS-A
  2. Esquemas de marcos
  3. Independencia de datos
  4. Búsqueda, consulta y recuperación eficiente de la información
  5. Modelos conceptuales y ontologías
Procesamiento del lenguaje natural (Natural Language Processing)
1. Mecanismos eficaces computacionalmente para comunicación entre personas y máquinas por medio de lenguajes naturales.
  1. Lingüística
  2. Análisis Lingüístico
  3. Lenguaje Formal
  4. Comprensión del lenguaje
  5. Generación de textos
  6. Gramáticas Formales
Minería de datos (Data Mining)
1. extracción no trivial de información, que reside de manera implícita en los datos.
  1. Redes neuronales:
  2. Regresión lineal:
  3. Regresión lineal:
  4. Modelos estadísticos
  5. Agrupamiento o Clustering
  6. Análisis de varianza
  7. Prueba chi-cuadrado
  8. Análisis discriminante
  9. Series de tiempo
  10. Algoritmos genéticos
  11. Inteligencia artificial
  12. Sistemas Expertos
  13. Sistemas Inteligentes

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	Erstellt von Uriel Gamaliel vor etwa 3 Jahre