Iván ventura presenta.

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1 Iván ventura presenta

2 Inteligencia artificial y sistemas expertos
definición INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA): La Inteligencia Artificial es una ciencia que intenta la creación de programas para máquinas que imiten el comportamiento y la comprensión humana. DEFINICIONES DE LOS (SE) Es un software que imita el comportamiento de un experto humano en la solución de un problema.

3 Perspectivas de la inteligencia artificial
Las ideas básicas de esta época se basan en considerar que los seres vivos y las máquinas pueden ser comprendidas usando los mismos principio de organización y las mismas herramientas formales. La aproximación entre ambos debe realizarse a nivel de procesador, de forma que para estudiar como computa el cerebro, hay que estudiar las neuronas biológicas, modelarlas formalmente, construir redes y ver como surge el comportamiento a partir de procesos locales de autoorganización, memoria asociativa y aprendizaje.

4 Características de los sistemas expertos
Un SE no debe demorar mas de 3 horas en resolver un problema. • Un SE se debe aplicar a cosas practicas. • Debe contar con la colaboración del experto. • El conocimiento del experto no esta en los libros de texto. • Los expertos no razonan a partir de principios (razona a partir de su experiencia), solo los inexpertos razonan a partir de principios.

5 Aplicaciones de los se en los negocios
Este trabajo implica manejar grandes volúmenes de información y realizar operaciones numéricas para después tomar decisiones. Esto crea un terreno ideal para la implantación de los SE. Además los SE también se aplican en la contabilidad en apartados como: Auditoria(es el campo en el que más aplicaciones de SE se esta realizando) Fiscalidad, planificación, análisis financiero y la contabilidad financiera.

6 ventajas limites El elevado costo en dinero y tiempo
un SE debido a su gran velocidad de proceso analiza toda la información incluyendo las no útiles para de esta manera aportar una decisión más sólida. permanencia limites El elevado costo en dinero y tiempo Solo manejan áreas precisas del conocimiento se necesita de reprogramación de estos Los se no tienen sentido comun

7 Herramientas de los sistemas expertos
Para aquellos que se inicien en este mundo, comiencen por aprender a manejar alguna de la muchas herramientas existentes en el mercado, tales como KEE, Art, Art-im, LOOP, CLisp, etc. O bien pueden programar su propio motor de inferencia en algunos lenguajes. La red bayesiana es una red de inferencias probabilísticas para codificar el conocimiento sobre un dominio y utiliza la heurística

8 Lenguajes de cuarta generación
La herramienta más elemental para el desarrollo de SE es un lenguaje de propósito general. Lisp ha sido y continua siendo el lenguaje más ampliamente empleado para el desarrollo de SE. Proporciona muchas características que El lenguaje de programación Prolog está ganando popularidad. Aunque su empleo como un lenguaje para el desarrollo de SE ha sido un poco menos que el Lisp. Prolog también es un lenguaje simbólico de propósito general, y por atener un método incorporado de búsqueda es un poco más especifico que Lisp.

9 Inteligencia artificial
Inteligencia natural La inteligencia naturalista es la que se refiere a la habilidad para descriminar y clasificar los organismos vivos existentes tanto del ambiente urbano, suburbano o rural; esto implica entender el mundo natural y su observación. Inteligencia artificial Parte de la informática dedicada al estudio de la simulación de inteligencia en programas.

10 Funciones inteligentes
Robótica: Navegación de Robots Móviles, Control de Brazos móviles, ensamblaje de piezas, etc.

11 Áreas y aplicaciones de la ia
Tratamiento de Lenguajes Naturales: Capacidad de Traducción, Órdenes a un Sistema Operativo, Conversación Hombre-Máquina, etc. Sistemas Expertos: Sistemas que se les implementa experiencia para conseguir deducciones cercanas a la realidad. Robótica: Navegación de Robots Móviles, Control de Brazos móviles, ensamblaje de piezas, etc. Problemas de Percepción: Visión y Habla, reconocimiento de voz, obtención de fallos por medio de la visión, diagnósticos médicos, etc. Aprendizaje: Modelización de conductas para su implante en computadoras.