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Inteligência artificial - sistemas especialistas

Informações sobre o autor

 
Nível
Avançado
Estudo seguido
informática
Faculdade
UCG

Informações do trabalho

Lazaro A.
Data de Publicação
Idioma
português
Formato
.ppt
Tipo
estudo
Número de páginas
60 diapositivo
Nível
avançado
Consultado
221 vez(es)
Validado por
Comitê Facilitaja
0 Avaliaçao cliente
0
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  1. Histórico
    1. GPS (1960s)
    2. Primeiros SEs (1960s-1970s)
    3. 1970s & 1980s
  2. CATS-1
  3. Sistemas Especialistas
    1. Definição
    2. Utilidade
  4. Conceitos Básicos
    1. Expertise
    2. Especialista
    3. Engenheiro de conhecimento
  5. Como S.E. é desenvolvido
  6. Aquisição de Conhecimento
  7. Gargalo na construção de SEs
  8. Como minimizar o gargalo da aquisição?
  9. Métodos de aquisição
  10. Sistemas Especialistas de Segunda Geração
    1. Decomposição de tarefas
    2. Caracterização da tarefa
  11. Modelo: Estrutura de inferência (raciocínio)
  12. Arquitetura de Sistemas Especialistas Baseados em Regras
  13. Base de Conhecimento Clássica
  14. Memória de Trabalho e Motor de inferência
  15. Sub-sistema de explicação
  16. Ferramentas para construção de SEs
  17. Balanço
  18. Benefícios do S.E.
  19. Problemas e Limitações
  20. Últimos desenvolvimentos
  21. Inteligência artificial (IA): definição
  22. Interação com outras disciplinas
  23. Máquinas inteligentes?evolução em direção ao paradigma dos agentes
  24. Evolução da IA
  25. Aplicações
  26. Paradigmas de raciocínio
  27. Paradigma Simbólico
  28. Conhecimento: organizando...
  29. Conhecimento: Representação e Uso
  30. Revisitando o caso do cap. West
  31. Redes Neurais
  32. Paradigma Evolutivo
  33. Sistemas Simbólicos: arquitetura
  34. Problemas genéricos da IA
  35. Problemas genéricos e aplicações
  36. Computação convencional x IA: classes de problemas
  37. IA no Brasil
  38. Conclusão
  39. Bibliografia

Sistemas Especialistas Introdução aos Sistemas Especialistas (SEs) Conceitos básicos e exemplo de SE Arquitetura e desenvolvimento de SEs Aquisição de Conhecimento Classes de tarefas e áreas de aplicação Benefícios e Limitações Histórico: GPS (1960s) General Problem Solver (GPS) Motivação: leis do pensamento + máquinas poderosas Funcionamento: ? planejamento + sub-goaling ex. estou com fome => comer => pedir pizza => telefonar => ir para a sala => sair do quarto... O Logic theorist deu certo mas.... em geral, GPS não funciona fraca representação de conhecimento humanos são bons só em domínios restritos

[...] Áreas: medicina, finanças, engenharia, química, indústria, arquitetura, arte, computação Computação: engenharia de software (sobretudo na Web) programação automática interfaces adaptativas bancos de dados dedutivos e ativos mineração de dados (data mining) sistemas distribuídos, etc. Paradigmas de raciocínio Simbólico: metáfora lingüística ex. sistemas de produção, agentes Conexionista: metáfora cerebral ex. redes neurais Evolucionista: metáfora da natureza ex. algoritmos genéticos, vida artificial, Estatístico/Probabilístico Ex. Redes Bayesianas, sistemas difusos Paradigma Simbólico West é criminoso ou não? lei americana diz que é proibido vender armas a uma nação hostil. [...]


[...] contém conhecimento ontológico (regras, redes semânticas ) ex. o homem é um animal Regras (estrutura de inferência) ex. Todo animal tem uma mãe Fatos ex. existem muitos meninos abandonados Heurísticas (para resolução de conflitos) ex. prefira a regra disparada mais recentemente Memória de Trabalho e Motor de inferência Memória de Trabalho: é volátil e registra . descrição do problema em particular hipóteses e decisões intermediárias, sub-objetivos, etc. ações potenciais esperando por execução (agenda) hipóteses e alternativas que o sistema já tenha produzido Máquina de Inferência: 3 elementos principais . [...]

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