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Unidad 1 por Mind Map: Unidad 1

1. El modelo de adquisición del conocimiento

1.1. La Adquisición de Conocimientos (AC) es el proceso de recolección de información, a partir de cualquier fuente.

1.2. La adquisición de conocimientos es la tarea más importante en el desarrollo de SBC.

1.3. Sin embargo, esta actividad es de momento un campo experimental en el que la IA tiene poco o nada que decir.

1.4. No existe ningún método completamente automático de Adquisición de Conocimiento.

1.5. Modelos de adquisición sobre lenguaje El interés por los aspectos cognoscitivos del lenguaje surge como reacción contra la tendencia que concedía un lugar privilegiado a los aspectos sintácticos en el estudio del lenguaje infantil.

1.6. Modelos in natitas Se relanzan las tesis inspiradas en supuestos racionalistas mostrándose una decidida predilección por las explicaciones in natitas y una propensión a defender la especificad del lenguaje.

2. El modelo cognoscitivo.

2.1. Se centra en los procesos de pensamiento y en la conducta que refleja estos procesos.

2.2. El proceso cognoscitivo es la relación que existe entre el sujeto que conoce y el objeto que será conocido

2.3. El desarrollo cognitivo es el producto de los esfuerzos del niño por comprender y actuar en su mundo.

2.4. El Desarrollo Cognitivo, es el esfuerzo del niño por comprender y actuar en su mundo.

3. Heuristica

3.1. Definicion

3.1.1. Se denomina heurística a la capacidad de un sistema para realizar de forma inmediata innovaciones positivas para sus fines.

3.2. Función heurística

3.2.1. Una forma de caracterizar la calidad de una heurística es mediante el factor de ramificación efectiva b*. Si la cantidad total de nodos expandida por A* para un problema determinado es N, y la profundidad de la solución es d, entonces b* es el factor de ramificación que de vera tener un árbol uniforme de profundidad d para que pueda contener N nodos. Por lo que: N = 1+b*+ (b*)2+…+ (b*)d .

3.3. Funcion

3.3.1. Otro factor no considerado hasta el momento es el costo de búsqueda que implica la aplicación real de una función heurística a un nodo.