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Inteligencia Artificial

Universidad de los Andes Núcleo Universitario Alberto Adriani. Inteligencia Artificial. Ingeniería de Sistemas. Inteligencia Artificial (IA). Ciencias de computación. Inteligencia Artificial.

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Presentation Transcript

  1. Universidad de los AndesNúcleo Universitario Alberto Adriani Inteligencia Artificial Ingeniería de Sistemas

  2. Inteligencia Artificial (IA) Ciencias de computación

  3. Inteligencia Artificial “La Inteligencia Artificial es la parte de las Ciencias de la computación que se ocupa del diseño de sistemas de computación inteligentes, esto es, sistemas que exhiben las características que asociamos con la inteligencia en el comportamiento humano” (Barr y Feigembaum). “La Inteligencia Artificial es el estudio de cómo hacer que las computadoras hagan cosas que hasta el momento, los humanos hacen mejor” (Rich y Knight).

  4. Objetivo de la IA • Duplicar las facultades de comportamiento del ser humano( • Aprender • Tomar decisiones • Percibir • Razonar • Actuar

  5. Limitaciones de la IA • “El problema de la Inteligencia Artificial es la naturaleza de la misma inteligencia, un tema que nadie comprende muy bien”. (Minsky M. "Robotics". Omni Publications International. New York, 1985. Traducción española: Robótica. Editorial Planeta, 1986).

  6. Campos de la IA • Redes Neuronales • Lógica Difusa • Sistemas Expertos y Sistemas Basados en Conocimientos • Técnicas de Búsqueda • Sistemas Multi-Agentes • Visión Artificial • Aprendizaje de Maquina • Algoritmos genéticos • Robótica

  7. Redes neuronales Más de 100 millones de neuronas

  8. Neurona Elementos

  9. Redes Neuronales Artificiales

  10. Neurona Biológica Neurona Artificial

  11. X1 X2 . . . Xn w1 w2 ∑ Función de Activación wn Pesos Entrada Neurona Artificial Y = f (WtX)

  12. X1 X2 . . . Xn w1 w2 ∑ Función de Activación wn Pesos Patrones de entrada Aprendizaje ? Patrones de salida Y = f (WtX)

  13. Ejemplo: Función Y lógica Cuántas entradas? 2 Cuántas Salidas? 1

  14. A B w1 w2 ∑ Pesos Función de Activación Ejemplo

  15. Aprendizaje de las RNA Supervisado No Supervisado

  16. Demostración en matlab

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