Paradigmas de la IA que influyen en los SE

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Paradigmas de la IA que influyen en los SE par Mind Map: Paradigmas de la IA que influyen en los SE

1. Redes Neuronales

1.1. Simulan

1.1.1. Capacidad de asociar hechos

1.1.2. Memorizar

1.1.3. Aprender

1.1.4. Olvidar

1.2. Nuevo sistema

1.2.1. Tratamiento de la información

1.2.2. La neurona

1.3. Gran tolerancia

1.3.1. Fallos

1.4. Auto-organizan

1.5. Aplican

1.5.1. Maximización de solución

1.5.2. Reconocimiento de patrones

1.5.3. Aprendizaje supervisado

1.5.4. Aprendizaje no supervisado

1.5.5. Autómatas

2. Sistemas de Lógica Difusa

2.1. Manejan y Trabajan

2.1.1. Certidumbre de datos difusos

2.2. Representan

2.2.1. Forma matemática

2.3. Trabaja

2.3.1. Valores entre cero (0) y uno (1)

2.4. Adapta

2.4.1. Vida cotidiana

2.5. Reglas heurísticas

2.6. Usa

2.6.1. Problemas

2.6.1.1. Amplia complejidad

2.6.1.2. No existen modelos matemáticos

2.7. Aplican

2.7.1. Sistemas de Control de Acondicionadores de aire

2.7.2. Electrodomésticos familiares

2.7.3. Optimización de Sistemas Industriales

2.7.4. Sistemas Expertos

2.7.5. Bases de Datos Difusas

2.7.6. Inteligencia Artificial

3. La hipótesis de los sistemas de símbolos físicos

3.1. Newell y Simon

3.2. Posee

3.2.1. Medios

3.2.1.1. Actividad inteligente

3.3. Implica

3.3.1. Capaces de operar inteligentemente

3.3.2. Comportamiento simbólico humano

3.3.2.1. Sistema de símbolos físicos

4. Computación evolutiva

4.1. Optimización combinatoria

4.2. Evolución biológica

4.3. Mas comun

4.3.1. Algoritmos genéticos

4.4. Algoritmos evolutivos

5. Inteligencia Artificial Híbrida

5.1. Sistemas híbridos inteligentes

5.1.1. Sistemas software

5.1.1.1. Vida artificial

5.1.1.2. Métodos

5.1.1.3. Técnicas

5.1.2. Neuro-Fuzzy programación

5.1.3. Sistemas Difusos expertos

5.1.4. Sistemas Conexionistas expertos

5.1.5. Redes neuronales evolutivas

5.1.6. Sistemas Genetic-Fuzzy-Neural

5.1.7. Sistemas difusos genéticos

5.1.8. Hibridación Rough Fuzzy

6. Algoritmos Geneticos

6.1. Imitan

6.1.1. Evolución biológica

6.2. Objetivo

6.2.1. La mejor Hipótesis

6.3. Funciones de selección

6.3.1. Selección Proporcional

6.3.2. Selección Elitista

6.3.3. Selección por Torneo

6.4. Aplican

6.4.1. Ingeniería Aeroespacial

6.4.2. Astronomía

6.4.3. Astrofísica

6.4.4. Química

6.4.5. Ingeniería Eléctrica

6.4.6. Matemáticas

6.4.7. Algoritmia

6.4.8. Biología Molecular

6.4.9. Reconocimiento de Patrones

6.4.10. Explotación de Datos

6.4.11. Robótica

7. Motores

7.1. Desarrollo continuo

7.1.1. Procedimientos

7.1.2. Técnicas

8. Conexionismo

8.1. Conjunto de enfoques

8.1.1. Ambitos

8.1.1.1. Inteligencia artificial

8.1.1.2. Psicología cognitiva

8.1.1.3. Ciencia cognitiva

8.1.1.4. Neurociencia

8.1.1.5. Filosofía de la mente

8.2. Procesos

8.2.1. Redes

8.2.1.1. Unidades Interconectadas

8.3. Mas comun

8.3.1. Redes Neuronales

9. Sistemas Difusos

9.1. Basa en lo relativo

9.2. Sistema Lógica difusa

10. Agentes Inteligentes

10.1. Entidad

10.1.1. Percibe

10.1.2. Procesa

10.1.3. Responde o Actua

10.2. Robotica