Inteligencia Artificial

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Inteligencia Artificial por Mind Map: Inteligencia Artificial

1. Inteligencia

1.1. Habilidad de enfrentar nuevas situaciones

1.2. Habilidad de resolver problemas

1.3. Responder preguntas

1.4. Elaborar planes

1.5. Lenguaje humano

1.5.1. Símbolos

1.5.1.1. Representar al mundo real

2. Rama de las ciencias computacionales

2.1. Se ocupa de los símbolos y métodos no algorítmicos

2.1.1. Resolver problemas

3. Ramas

3.1. Lógica difusa

3.1.1. Analizar información

3.1.1.1. Escala de falso o verdadero

3.1.2. Sectores

3.1.2.1. Electrónica

3.1.2.2. Control

3.1.2.3. Matemáticas

3.1.2.4. Robótica

3.1.3. Etapas

3.1.3.1. 1. Variables tienen un grado de incertidumbre metalingüístico.

3.1.3.2. 2. Se proponen reglas lingüísticas (inferencia).

3.1.3.3. 3. Determinar los valores óptimos de salida (desfusificación).

3.2. Construir un sistema que toma decisiones y realiza clasificaciones.

3.3. Redes neuronales artificiales

3.3.1. Red neuronal

3.3.1.1. Problemas resueltos

3.3.2. RNA

3.3.2.1. Ventaja

3.3.2.1.1. Sintetizar algoritmos a través de un proceso de aprendizaje

3.3.2.1.2. Se requiere estar familiarizado con los datos del trabajo.

3.3.2.1.3. Solución de problemas no lineales

3.3.2.1.4. Robustas

3.3.2.2. Desventajas

3.3.2.2.1. Debe de entrenarse para cada problema

3.3.2.2.2. Entrenamiento largo

3.3.2.2.3. Realizar múltiples pruebas para determinar arquitectura adecuada.

3.3.2.2.4. Se necesitan muchos datos

3.3.2.2.5. Complejo de realizar cambios

3.3.2.3. Perceptrón

3.3.2.3.1. Unidad básica de inferencia en forma de discriminador lineal.

3.3.3. Redes de retroprogramación (backpropagation)

3.3.3.1. Generalización del algoritmo de mínimos cuadrados.

3.3.3.1.1. Actualización de pesos y ganancias con base en el error medio cuadrático.

3.4. Algoritmos genéticos

3.4.1. AG

3.4.1.1. Técnica de búsqueda iterativa inspirada en los principios de selección natural.

3.4.1.2. Generación de poblaciones de individuos mediante la reproducción de los padres.

3.4.2. Definiciones

3.4.2.1. Código de cadena

3.4.2.2. Punto sin codificar

3.4.2.3. Cadena

3.4.2.4. Posición de cadena

3.4.2.5. Valor de una posición determinada

3.4.2.6. Valor de la función objetivo

3.4.3. Componentes

3.4.3.1. Una función que se desea optimizar.

3.4.3.2. Un grupo de candidatos para la solución.

3.4.3.3. Una función de evaluación que mida cómo los candidatos optimizan la función.

3.4.3.4. Función de reproducción.

3.4.4. Operaciones genéticas en cadenas binarias.

3.4.4.1. Selección

3.4.4.2. Cruzamiento

3.4.4.3. Mutación