Universidad de los Andes
Núcleo Universitario Alberto Adriani
Inteligencia Artificial
Ingeniería de Sistemas
Inteligencia Artificial (IA)
Ciencias de
computación
Inteligencia Artificial
“La Inteligencia Artificial es la parte de las Ciencias de la
computación que se ocupa del diseño de sistemas de
computación inteligentes, esto es, sistemas que exhiben
las características que asociamos con la inteligencia en el
comportamiento humano” (Barr y Feigembaum).
“La Inteligencia Artificial es el estudio de cómo hacer que
las computadoras hagan cosas que hasta el momento, los
humanos hacen mejor” (Rich y Knight).
Objetivo de la IA
Duplicar las facultades de comportamiento del ser humano(





Aprender
Tomar decisiones
Percibir
Razonar
Actuar
Limitaciones de la IA
“El problema de la Inteligencia Artificial es
la naturaleza de la misma inteligencia, un
tema que nadie comprende muy bien”.
(Minsky M. snoitacilbuP inmO ."scitoboR"
nóiccudarT .1985 ,kroY weN .lanoitanretnI
,atenalP lairotidE .acitóboR :aloñapse
1986).
Campos de la IA
Redes Neuronales
Lógica Difusa
Sistemas Expertos y Sistemas Basados en Conocimientos
Técnicas de Búsqueda
Sistemas Multi-Agentes
Visión Artificial
Aprendizaje de Maquina
Algoritmos genéticos
Robótica
Redes neuronales
Más de 100
millones de
neuronas
Neurona
Elementos
Redes Neuronales Artificiales
Neurona Biológica
Neurona Artificial
Neurona Artificial
X1
X2
.
.
.
Xn
Entrada
w1
w2
∑
Función de Activación
wn
Pesos
Y = f (WtX)
Aprendizaje
?
X1
X2
.
.
.
Xn
Patrones
de entrada
w1
w2
∑
Patrones
de salida
Función de Activación
wn
Pesos
Y = f (WtX)
Ejemplo: Función Y lógica
A
B
AyB
1
1
1
1
0
0
0
1
0
0
0
0
Cuántas entradas? 2
Cuántas Salidas? 1
Ejemplo
A
B
w1
w2
Pesos
∑
Función de Activación
Aprendizaje de las RNA
Supervisado
No Supervisado
Demostración en matlab
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DCE 2005 - Estrella 1 - Introduccion a Microsoft .NET