1. Representación del conocimiento
1.1. Que es
1.1.1. Forma de resolver problemas complejos explotando las estructuras de los objetivos involucrados
2. Redes Neuronales
2.1. Que son
2.1.1. Sistemas compuestos por estructuras de red con un gran número de conexiones entre diferentes capas de procesadores
2.1.1.1. Imitar el funcionamiento de las redes neuronales de los organismos vivos
3. Búsqueda de Soluciones
3.1. Forma de resolver los problemas
3.1.1. Mediante
3.1.1.1. Deducción lógica de conclusión
4. Algoritmos Genéticos
4.1. Son
4.1.1. Tratan de emular el proceso de selección natural
4.1.2. Trabaja sobre la representación de una posible
5. Sistemas Expertos
5.1. Que son
5.1.1. Son denominados sistemas basados en el conocimiento
5.1.1.1. Estos sistemas son
5.1.1.1.1. Son capaces de expresar y razonar una idea sobre algún dominio del conocimiento
5.1.2. Almacenan el conocimiento de expertos para un campo determinado
5.1.2.1. Dan solución mediante
5.1.2.2. Deducción lógica de conclusión
5.2. Aplicaiones
5.2.1. MYCIN
5.2.2. DENDRAL
5.2.3. CaDet
5.3. Componentes
5.3.1. Base de conocimiento
5.3.2. Motor de inferencia
5.3.3. Módulo de adquisición de conocimiento y aprendizaje
5.3.4. Interfaz de usuario
5.3.5. Módulo de explicación
5.4. Almacenan el conocimiento de expertos para un campo determinado
6. Robotica
6.1. Trata de
6.1.1. La construcción de robots inteligentes capaces de funcionar con autonomía
6.1.1.1. Tipos
6.1.1.1.1. Robot industrial
6.1.1.1.2. Manipulador
6.1.1.1.3. Terrestre
6.1.1.1.4. Aéreos
6.1.1.1.5. Investigación
6.1.2. Es la conexión inteligente entre la percepción y la acción
6.2. Leyes
6.2.1. Primera ley: Un robot no le hará daño a un ser humano o, por inacción, permitir que un ser humano sufra daño.
6.2.2. Segunda ley: Un robot debe obedecer las órdenes dadas por los seres humanos, excepto si estas órdenes entran en conflicto con la primera ley.
6.2.3. Tercera ley: Un robot debe proteger su propia existencia en la medida que su protección no entre en conflicto con la primera y segunda ley.
7. Procesamiento de Lenguaje Natural
7.1. Se define como
7.1.1. Es el que utiliza una comunidad lingüística con el fin primario de la comunicación
7.1.2. Lenguaje ordinario
7.1.3. Campo dentro de la inteligencia artificial y la lingüística aplicada que estudia las interacciones mediante uso del lenguaje natural entre los seres humanos y las máquinas
7.2. Para qué se utiliza
7.2.1. Comprensión del lenguaje natural
7.2.1.1. Capacidad de crear un nuevo mensaje en lenguaje humano de manera autónoma
7.2.2. Generación del lenguaje natural
7.2.2.1. Se encarga de procesar textos de documentos, para poder recuperar partes específicas en base a palabras clave
7.2.3. Recuperación de información
7.2.3.1. Procesan los mensajes en voz humana, los transforman en texto, los interpretan y comprenden la intencionalidad de los mismos
8. Reconocimiento de Patrones
8.1. Que son
8.1.1. Técnicas de clasificación para identificar los subgrupos con características comunes en cada grupo
8.2. Sistema básico de reconocimiento
8.2.1. Sensor
8.2.1.1. El sensor es el dispositivo encargado de la adquisición de datos
8.2.2. Extracción de características
8.2.2.1. Es el proceso de generar características que puedan ser usadas en el proceso de clasificación de los datos
8.2.3. Selección de variables
8.2.3.1. El tipo de características o rasgos más adecuados para describir los objetos
8.2.4. Clasificación
8.2.4.1. Asignar las diferentes partes del vector de características a grupos o clases, basándose en las características extraídas.
8.3. Aplicaciones
8.3.1. Ejemplos
8.3.1.1. Previsión meteorológica
8.3.1.2. Reconocimiento de caracteres
8.3.1.3. Aplicaciones en medicina
8.3.1.4. Reconocimiento de huellas dactilares
8.3.1.5. Reconocimiento de caras