Representacion. TAREA 1. SAIA. Inteligencia Artificial.

1. Conocimiento en la
Inteligencia Artificial
José Valera
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2. El conocimiento es la materia prima
sobre la cual actúa la inteligencia.
El conocimiento son hechos o información adquiridos por una persona a través de la
experiencia o la educación.
La inteligencia es la capacidad de relacionar conocimientos que poseemos para resolver
una determinada situación.
La inteligencia humana es la capacidad de razonar, planificar, pensar y aprender usando
los conocimientos y sacar provecho de estos.

3. Tipos de conocimientos
Procedimental: Es aquel conocimiento compilado que se refiere a la forma de realizar cierta tarea.
Declarativo: Es conocimiento pasivo, expresado como sentencia acerca de hechos del mundo que nos
rodea.
Heurístico: Es un tipo especial de conocimiento usado por los humanos para resolver problemas
complejos.
Heurística: Medio para descubrir, criterio, estrategia, método o truco para simplificar la solución de
problemas. Usualmente readquiere a través de mucha experiencia.

4. Representación del Conocimiento
Organismos
Biológicos
•El conocimiento es almacenado como estructuras
complejas de neuronas interconectadas.
Computadoras
•El conocimiento es almacenado como estructuras
simbólicas (en forma de estados eléctricos y magnéticos).
Seres
Humanos
•El conocimiento es almacenado simbólicamente
(imágenes, lenguaje hablado, lenguaje escrito).

5. La inteligencia artificial es la combinación de instrucciones y
algoritmos que permite la creación de programas informáticos y
mecanismos que puedan realizar operaciones propias de la inteligencia
humana.
Sistemas que piensan como humanos: automatizan actividades como la toma de decisiones, la
resolución de problemas y el aprendizaje.
Sistemas que actúan como humanos: realizan tareas de forma similar a como lo hacen las
personas.
Sistemas que piensan y actúan racionalmente: emulan el pensamiento lógico racional de los
humanos e intentan imitar el comportamiento humano.
Tipos de Inteligencia Artificial

6. Técnicas principales de la IA
Aprendizaje automático: Esta técnica se encarga de hacer
que las computadoras realicen acciones sin necesidad de
programación explícita.
Aprendizaje profundo: Es una técnica de aprendizaje
automático que utiliza redes neuronales para realizar
tareas de clasificación.
Análisis predictivo: Puede utilizar un número de variables
combinadas con resultados para generar un modelo que
proporcione una puntuación que representa la probabilidad
de un evento.

7. Aplicaciones de la IA
Asistencia sanitaria
Educación
Finanzas
Fabricación
Negocios

8. FIN
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Inteligencia Artificial SAIA