inteligencia artificial (visión artificial)

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Inteligencia Artificial

Inteligencia Artificial

Conocer los principios y el desarrollo de la Inteligencia Artificial, identificando sus aplicaciones (robótica, visión computacional, lógica difusa, redes neuronales y procesamiento de lenguaje natural) para emplearlas en el diseño e implementación de sistemas inteligentes que faciliten las tareas del ser humano.

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Aproximación  teórica emergente transdisciplinar al futuro de la música a partir de la aplicación de inteligencia artificial evolutiva hacia nuevos campos sonoros de creación abierta en el marco de las  ciencias de complejidad

Aproximación teórica emergente transdisciplinar al futuro de la música a partir de la aplicación de inteligencia artificial evolutiva hacia nuevos campos sonoros de creación abierta en el marco de las ciencias de complejidad

Las redes neuronales artificiales son un proyecto de emulación del sistema nervioso central, constituyen el paradigma conexionista de la inteligencia artificial (Cazorla, et al., 1999; y Caicedo y López, 2009). Una técnica de procesamiento de información, una aproximación a los procesos mentales, para solucionar una amplia gama de problemas complejos con datos iniciales de baja precisión, reconocimiento de patrones, predicción, codificación, gestión, clasificación, control y optimización… de modo colectivo para construir estructuras específicas (Briceño, 2004; Olmeda y Barba, 1993; Caicedo y López, 2009; y García, 2017). Es un modo de computación auto-programable, no lineal, distribuida y organizada por capas (Olmeda y Barba, 1993). Elementos simples de proceso interconectados en estado dinámico operando de forma paralela (Hecth, 1988; Briceño, 2004; y Gutiérrez, 2005). Cada red neuronal artificial posee un algoritmo de aprendizaje y la capacidad de aprender aparece de la actualización de los pesos numéricos de cada conexión mediante un proceso de entrenamiento, la interacción de ciclos de aprendizaje hasta alcanzar valores deseados a partir de ejemplos para generar sus propias reglas (Olmeda y Barba, 1993; Russell y Norvig, 1996; Mukesh, 1997; Briceño, 2004; Gutiérrez, 2005; y García, 2017).

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Inteligencia artificial

Inteligencia artificial

aplicación y explotación de la IA y la indicación de tendencias en la regulación de la materia, destacando el ejemplo del Brasil. Para lograr el objetivo de este trabajo, se investiga las aplicaciones de la IA en diferentes dominios y esfuerzos de la Unión Europea antes de la regulación de la IA en el bloque económico, examina los proyectos de ley del Senado brasileño nº 5051/2019 y 5691/2019, y el proyecto de ley nº 21/2020 de la Cámara de Representantes de Brasil. A fin de poner de relieve la pertinencia de normas adecuadas para mejorar el uso de la IA y aumentar la fiabilidad de sus sistemas, se realizan indagaciones bibliográficas y se recurre a la investigación exploratoria, aprovechando las fuentes normativas nacionales e internacionales. El artículo concluirá que los textos legales deben ser adaptados a medida que los sistemas de Inteligencia Artificial avanzan.

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La inteligencia artificial

La inteligencia artificial

El presente trabajo explora, a partir del reconocimiento y definición del nuevo paradigma digital, las siguientes cuestiones: la necesidad de catalogar las compe- tencias y habilidades para profesiones emergentes en la economía, la empresa y la comunicación; en segundo lugar, el reconocimiento de una oportunidad histórica para la necesaria innovación teórica y metodológica en Ciencias Sociales y en Hu- manidades y, en tercer lugar, la aplicación de la Inteligencia Artificial (en adelante IA) para la mejora de la calidad en las publicaciones científicas. Estos tres asuntos resultan ser nucleares, a juicio de los autores, en la medida en que los tres inciden en la necesaria renovación en la formación de las personas que van a tener que gestionar datos de todo tipo que afectan a los modos de vida de todos los indivi- duos. Por ello, este trabajo, tras detectar las carencias en los sistemas reglados de formación, plantea las oportunidades que el nuevo paradigma digital ofrece en lo teórico y en el terreno de la publicación científica para encarar los retos ineludibles de la nueva situación.

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Inteligencia Artificial

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sobre sus logros; sin embargo, cuando parece que un camino se cierra, se abren muchos otros para seguir dando frutos. A continuación se comentan algunas de las aplicaciones más conocidas y naturalmente, se discuten también los más prominentes de los primeros sistemas expertos desarrollados; pues con ellos, la inteligencia artificial tuvo un mereci- do “renacimiento” cuando más parecía necesitarlo. De hecho, los sistemas expertos son actualmente considerados como uno de los productos típicos de la inteligencia artificial. Algunas de las primeras investigaciones exitosas se realizaron en el área del lenguaje; un ejemplo de reconocimiento mundial es el programa conocido como “Eliza”, desarro- llado por el profesor Joseph Weizenbaum del Instituto de Tecnología de Massachusetts entre 1964 y 1966. Eliza captó la atención tanto de detractores como de defensores de la Inteligencia Artificial, pues fue uno de los primeros programas que procesaban len- guaje natural. Weizenbaum tenía el objetivo de crear un programa que mantuviera una conversación de texto coherente con un ser humano. Este célebre programa simula al psicólogo Carl Rogers, quien fue partícipe en el desarrollo de la terapia centrada en la persona. Weizembaum también es el autor del libro “Computer Power and Human Reason” (El poder de las computadoras y la razón humana), en el que expone algunas de sus inquietudes con respecto a la Inteligencia Artificial, pues a pesar de ser un área con enormes oportunidades, también podría ser empleada de manera que se perdieran algunas libertades civiles.

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Inteligencia Artificial

Inteligencia Artificial

En esta cuarta generación de los robots que parece insuperable, es necesario hablar de la inteligencia artificial en dos ámbitos. La inteligencia artificial Débil que es la que conocemos hoy día por ser capaz de resolver ciertos problemas de una manera más o menos eficaz, rápida tal y como lo haría la inteligencia humana. Y por otro lago distinguir de esta la inteligencia Fuerte. A dicha distinción se refiere el Proyecto aprobado por la Comisión de Asuntos Jurídicos del Parlamento Europeo cuando plantea la cuestión fundamental de si los robots deben tener personalidad jurídica.

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Alan Turing sostuvo que la inteligencia artificial es posible creando m´

Alan Turing sostuvo que la inteligencia artificial es posible creando m´

El test de Turing establece que si una m´ aquina demuestra habilidades intelectuales indistinguibles de las nuestras, entonces lo es —definici´ on comportamental, circa 1920 La objeci´ on de Lady Lovelace cuestiona si, a´ un as´ı, son capaces de aprender independientemente, mostrando as´ı que su inteligencia es original

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Información previa a la matrícula

Información previa a la matrícula

En Inteligencia Artificial (Grado en Ingeniería Informática) se dio una visión general de la Inteligencia Artificial y se presentaron algunos de los métodos y técnicas denominados clásicos, como son la resolución de problemas y búsqueda y los sistemas basados en el conocimiento, también se vieron técnicas más avanzadas como son las redes neurales y el razonamiento aproximado. En la asignatura de Aprendizaje computacional se introdujeron los problemas del aprendizaje (supervisado y no supervisado) y sistemas multi agente. En esta asignatura se profundizará en problemas avanzados de aprendizaje, introduciendo los sistemas de extracción de características, los sistemas no lineales basados en Kernels o los procesos de optimización, siempre desde una vertiente práctica tocando ejemplos de problemas reales.

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Simulación sistema de clasificación de objetos basado en visión artificial

Simulación sistema de clasificación de objetos basado en visión artificial

En el presente proyecto se diseñara e implementara un sistema de clasificación de objetos por medio de visión artificial para realizar su debido control, el sistema está compuesto por dos bloques que son el hardware que mediante una tarjeta de adquisición de datos desarrollada y controlado por el microcontrolador PIC18F4550 con comunicación USB, esta interface se encarga del control del motorreductor de la banda transportadora y el motor paso a paso encargado del movimiento de los contenedores, dicha interface tiene como entrada la señal del sensor óptico de barrera encargo de detectar el paso de los objeto, el siguiente componente importante es el software en el cual mediante las toolbox de MatLab como son Image Acquisition se controlara la cámara y la toolbox Image Processing se encarga de realizar el procesamiento digital de las imágenes, la programación de la interface de adquisición de datos se realizara por medio del software PIC C Compiler para la programación del microcontrolador en lenguaje C.

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El problema de marco considerado desde una perspectiva cognitiva

El problema de marco considerado desde una perspectiva cognitiva

Ahora bien este ejemplo, y su razonamiento, el cual reconocemos como “natural “pues es el razonamiento que cotidianamente hacemos, no responde a la visión realista (o epistémica) del mundo. Es decir, el tipo de razonamiento que hemos descrito a través del ejemplo parecería responder a ciertos mecanismos cognitivos, propios de nuestra mente, los cuales lo convierten en un razonamiento ordinario, o de sentido común. (Müeller, 2006)

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modelodatos.doc

modelodatos.doc

    Se usan para describir datos en los niveles conceptual y de visión, es decir, con este modelo representamos los datos de tal forma como nosotros los captamos en el mundo real, tienen una capacidad de estructuración bastante flexible y permiten especificar restricciones de datos

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Volume I Basic Programming Guide

Volume I Basic Programming Guide

The origins of the C Language Integrated Production System (CLIPS) date back to 1984 at NASA’s Johnson Space Center. At this time, the Artificial Intelligence Section (now the Software Technology Branch) had developed over a dozen prototype expert systems applications using state-of-the-art hardware and software. However, despite extensive demonstrations of the potential of expert systems, few of these applications were put into regular use. This failure to provide expert systems technology within NASA’s operational computing constraints could largely be traced to the use of LISP as the base language for nearly all expert system software tools at that time. In particular, three problems hindered the use of LISP based expert system tools within NASA: the low availability of LISP on a wide variety of conventional computers, the high cost of state-of-the-art LISP tools and hardware, and the poor integration of LISP with other languages (making embedded applications difficult).

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