INTELIGENCIA ARTIFICIAL

MINIMAX: ALGORITMO: CON EL SIGUIENTE GRAFO APLIQUE EL ALGORITMO DE MINIMAX Y HAGA LA PRUEBA DE ESCRITORIO MAX=INF 2CMAX->VALOR_MIN(2) VALOR_MIN(3) VMIN=INF VMIN=INF VMIN<-MIN(MAS INFINITO) VALORMAX(2) VMIN<-MIN(+INF), VALORMAX(3) VMAX=-INF(4) VALORMAX -INF(6) VMAX(-INF,VMIN(4))<-MIN(+INF),VMAX(7)

La inteligencia artificial fue durante mucho tiempo se definió como la capacidad de transferir la capacidad humana en algoritmos para el manejo computacional, unos investigadores se inspiraron en la teoría de la evolución para hacer aparecer en programas la simulación  y cambios para observar como atravez de las generaciones se selecciona el más apto ( Teoría de la evolución Charles Darwin). Esta selección permitió a los investigadores crear un algoritmo capaz de jugar a las damas inglesas, David Fogel, de la empresa Natural Selection, de La Jolla (California), y Kumar Chellapilla, de la Universidad de California San Diego, han hecho evolucionar un programa informático capaz de disputar una partida de damas inglesas de alto nivel gracias a esto. El resultado es impresionante: tras 250 generaciones surgidas de una población inicial de 15 redes neuronales, el mejor de estos programas jugó contra todos los adversarios humanos deseosos de aceptar el desafío a través de Interne...

QUE ES UNA RED Las redes neuronales están inspiradas en la biología por lo consiguiente son una imitación al funcionamiento del cerebro humano, las redes neuronales tienen varias definiciones algunas de ellas son ·        Una red neuronal es un proceso elemental que recibe una serie de entradas con pesos diferentes, los procesa y proporciona una salida única ·         Una nueva forma de computación, inspirada en modelos biológicos. ·         Un modelo matemático compuesto por un gran número de elementos procesales organizados en niveles. TIPOS DE APRENDIZAJE DE LA REDES NEURONALES ·        APRENDIZAJE SUPERVISADO ·        APRENDIZAJE NO SUPERVIZADO ·        APRENDIZAJE HEBBIANO ·        APRENDIZAJE COMPETITIVO ·      ...

Redes Neuronales Inteligencia Artificial Historia de las Redes Neuronales: 1936: 1936 Alan Turing estudio el cerebro como una forma de ver el mundo de la computación. 1943: Warren McCulloch un neurofisiólogo y Walter Pitts un matemático crearon una teoría sobre la forma de trabajar de las neuronas. Ellos modelaron una red neuronal simple mediante circuitos eléctricos. 1949: Donald Hebb   expuso una idea, la cual   fue que el aprendizaje ocurría cuando ciertos cambios en una neurona eran activados. Los trabajos de Hebb formaron las bases de la Teoría de las Redes Neuronales. Escribió un importante libro en el que explicaba los procesos del aprendizaje desde un punto de vista psicológico. 1950: Karl Lashley trabajo el almacenamiento no centralizado, sino distribuido. 1954: Marvin Minsky dio el primer resultado de 40 neuronas trabajando aprendizaje hebbiano. 1956: 1°Congreso científico sobre redes neuronales. 1957: Frank Rosenblatt desarrolla el ...

1.   Señale las ventajas del uso de frames como forma de representación del conocimiento: ·           Permite describir con detalle cada concepto y atributo de la red semántica. ·           Permite el acceso a los atributos de forma rápida y eficiente. ·           Las propiedades de las relaciones son fáciles de describir. ·           Los frames poseen aspectos de la programación orientada a objetos. ·           Posibilita la combinación con la lógica de predicados para generar un razonamiento, llegando así a crear un motor de inferencia sobre el conocimiento y además permite realizar construcciones jerárquicas basadas en herencia. 2.    Si Ud. fuera productor de desarrollos en IA, cual(es)...