Tecnicas de inteligencia artificial

2314 palabras 10 páginas
TECNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Técnicas y campos de la Inteligencia Artificial: * Aprendizaje Automático (Machine Learning) * Ingeniería del conocimiento (Knowledge Engineering) * Lógica difusa (Fuzzy Logic) * Redes neuronales artificiales (Artificial Neural Networks) * Sistemas reactivos (Reactive Systems) * Sistemas multi-agente (Multi-Agent Systems) * Sistemas basados en reglas (Rule-Based Systems) * Razonamiento basado en casos (Case-Based Reasoning) * Sistemas expertos (Expert Systems) * Redes Bayesianas (Bayesian Networks) * Vida artificial (Artificial Life). La VA no es un campo de la IA, sino que la IA es un campo de la VA. * Computación evolutiva (Evolutionary Computation)
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Redes neuronalesbiológicas | Redes neuronalesartificiales | Neuronas | Unidades de proceso | Conexiones sinápticas | Conexiones ponderadas | Efectividad de la sinapsis | Peso de las conexiones | Efecto excitatorio o inhibitorio | Signo del peso de una conexión | Estimulación total | Entrada total ponderada | Activación (tasa de disparo) | Función de activación (salida) |

SISTEMAS DE LÓGICA DIFUSA
A concepto de Delgado [1998] es la segunda herramienta que permite emular el razonamiento humano. Los seres humanos pensamos y razonamos por medio de palabras y en grados entre dos estados por ejemplo blanco y negro ó frío y caliente, etc. Estos sistemas de lógica difusa son una mejora a los sistemas experto tradicionales, en el sentido de que permiten utilizar lenguaje humano como nosotros razonamos
Ya hablando de sistemas expertos tradicionales, estos intentan reproducir el razonamiento humano de forma simbólica. Es un tipo de programa de aplicación informática que adopta decisiones o resuelve problemas de un determinado campo, como los sistemas de producción, las finanzas o la medicina, utilizando los conocimientos y las reglas analíticas definidas por los expertos en dicho campo. Los expertos solucionan los problemas utilizando una combinación de conocimientos basados en hechos y en su capacidad de razonamiento. En los sistemas expertos, estos dos elementos básicos están contenidos en dos componentes separados, aunque

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