FACENS – Engenharia da Computação Inteligência Artificial

Slides:



Advertisements
Apresentações semelhantes
Introdução à Programação: uma Abordagem Funcional PD I – Engenharia Elétrica Prof.ª Claudia Boeres 2008/2.
Advertisements

Inteligência Artificial - IA
IA-INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL Discentes: Gerlon Margalhães e Erisson Coimbra.
Agenda Introdução Justificativa Objetivo Detecção de Spam
SISTEMAS ESPECIALISTAS
Curso: Banco de Dados I Análise de Sistemas PUC Campinas
Lógica Matemática e Computacional 1.1 – Inteligência Artificial
Lógica Matemática e Computacional 7 – Introdução à Programação Lógica
Inteligência Artificial
Inteligência Artificial Alex F. V. Machado. Tecnologia de Processamento da Informação que envolve processos de raciocínio, aprendizado e percepção. Winston.
Banco de Dados Dedutivo
Professor Marcelo Rocha Contin
Sistemas Baseados em Conhecimento
Sistemas Baseados em Agentes
Lógica de Programação Módulo II
Metodologias para Aplicações Ambientais
Agentes Baseados em Conhecimento
FACENS – Engenharia da Computação Inteligência Artificial
FACENS – Engenharia da Computação Inteligência Artificial Introdução e Histórico.
FACENS – Engenharia da Computação Inteligência Artificial
FACENS – Engenharia da Computação Inteligência Artificial
FACENS – Engenharia da Computação Inteligência Artificial
Inteligência Artificial Câmpus de Uruguaiana - PUCRS
SIMULAÇÃO EM COMPUTADOR: O PENSAMENTO COMO PROCESSAMENTO DE INFORMÇÕES
Noções de Estrutura de Dados Logica de Programação
Inteligência Artificial
O que é IA? Aluno: Fabio Lima fabiolimath.pbwiki.com Mestrado em Informática Inteligência Artificial – 2007/1.
Cristina Ribeiro / Gabriel David
INF 1771 – Inteligência Artificial
INF 1771 – Inteligência Artificial
Inteligência Artificial
FACENS – Engenharia da Computação Inteligência Artificial Busca.
FACENS – Engenharia da Computação Inteligência Artificial
Exame de Defesa de Mestrado
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Inteligência Artificial Professor Esp. Cristiano José Cecanho
Informática Teórica Engenharia da Computação
Inteligência Artificial
Linguagens lógicas 2013 – Luiz Mauricio Nascimento Silva
Sistemas Especialistas
Sistemas Inteligentes
Lógica de Predicados/Primeira Ordem
Marcílio C. P. de Souto DIMAp/UFRN
Vânia Maria P. Vidal, José Maria Monteiro, Luís Eufrasio T. Neto
Sistemas Baseados em Conhecimento
Paradigmas da Inteligência Artificial
Sistemas Baseados em Aprendizado (Aprendizado de Máquina)
Defesa - Monografia Fabrícia Pereira Vieira Santos
Apresentação da Disciplina Inteligência Artificial/Computacional
INTRODUÇÃO À PROGRAMAÇÃO EM LÓGICA Profa. Joseluce de Farias Cunha
Aquisição de Conhecimento Implícito (Aquisição Automática) Álvaro Vinícius de Souza Coêlho
1 TEORIA DA COMPUTAÇÃO Motivação Licenciatura em Ciência e Tecnologia da Computação Licenciatura em Engenharia Informática e de Computadores (Prep.)
Programação de computadores Prof. Giovanni Castro.
REVISÃO Prof. Mário Dantas
Administração da informação - Introdução. Dados são a coleção de evidências relevantes sobre um fato observado. Um conjunto de dados constata um fato.
Redes Semânticas e Sistemas Frames
Departamento de Informática
Inteligência Artificial I
Sistemas Especialistas Probabilísticos -SEP Sílvia Modesto Nassar Departamento de Informática e de Estatística - INE Centro Tecnológico.
Inteligência Artificial
B. I., DATAMINING e OLAP Henrique Liduario Joab Esequiel
Inteligência Artificial
Projeto de Banco de Dados
Revisão 1º Bimestre Inteligência Artificial
Aprendizado por Indução
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL Grupo: Amora Figueiredo Érika Diniz
Introdução à Inteligência Artificial
Inteligência artificial (IA)
Inteligência Artificial Nadilma C. V. N. Pereira Aula Inicial – Apresentação da disciplina.
Sylvia Campos da Luz e Silva Universidade Federal de Pernambuco Centro de Informática Pós-Graduação em Ciência da Computação.
Transcrição da apresentação:

FACENS – Engenharia da Computação Inteligência Artificial Representação de Conhecimento

Conhecimento - Definição Conhecimento [Russel and Norvig 1995] é um conjunto integrado de fatos e relações que, quando devidamente interpretado, produz um desempenho eficiente. Para ser usado em sistemas digitais, o conhecimento precisa ser representado nos mesmos. Além disso, precisa ser manipulável, ou seja, alterado e consultado. Finalmente, o mais complexo: precisa ser derivado.

Conhecimento - Definições Aquisição (Aprendizado) Conhecimento (armazenado) Derivação (Inferênca)

Conhecimento - Representação Representar o conhecimento não é um problema que surgiu com a computação, e sim discutido pela filosofia e matemática há séculos. Representação do Conhecimento [BRACHMAN 90]: como transmitir o conhecimento do mundo para um robô ou outro sistema computacional, dando-lhe uma capacidade adequada de raciocínio, de modo que este conhecimento possa ser utilizado para permitir ao sistema uma adaptação e exploração do seu ambiente?

Conhecimento - Representação A busca da ciência é por um sistema de representação que possa funcionar para qualquer domínio, como a mente humana. Entretanto, os sistemas que funcionam, atualmente, representam o conhecimento de forma específica para resolver determinado problema. Duas grandes frentes (abordagens): Declarativa (McCarthy) Procedimental (Minsky)

Representação Declarativa Escola McCarthy Utilização de lógica simbólica para representar o conhecimento Abordagem racional, utilizando lógica matemática Fatos e relações precisam estar explícitos em um sistema Ex.: PAGAR(aluno, mensalidade) Exemplos de técnicas: redes semânticas, lógica proposicional

Representação Procedimental Escola Minsky Combinação de ferramentas e métodos para representar conhecimento e raciocinar através dele Imitar cérebro humano Conhecimento e regras para usá-lo estão emaranhados, sendo muito difícil separá-los Exemplos de técnicas: Redes neurais, redes bayesianas, árvores de decisão, lógica nebulosa

Redes Semânticas - Definição Uma rede semântica consiste em um conjunto de nodos (nós) conectados por um conjunto de arcos. Nodos - em geral, representam objetos; Arcos - relações entre esses objetos. Os nodos podem ser utilizados para representar predicados, classes, palavras de uma linguagem, entre outras possíveis interpretações

Redes Semânticas - Exemplo

Leitura recomendada Parte III – Conhecimento e Raciocínio, Russel & Norvig. Algoritmos e implementações: http://aima.cs.berkeley.edu/