Información obtenida de Dr. José Rafael Gutiérrez Pulido en la charla “Avances en el área Web semántico”. Dicha charla, considero es una de las que más trabajo me ha costado comprender por los términos que utilizaba. Además, creo que no fue una charla fácil de digerir por la manera en la que el ponente explicaba o mejor dicho, para mí no fue tan entretenida por el hecho de que desconocía muchos de los términos que utilizó. Me sentía un tanto desconectada, pero gracias a los comentarios que hicimos después de la charla con la maestra Alejandra Rocha, pudimos dejar en claro el tema abordado.
Información obtenida por Dr. José Rafael Gutiérrez
Web actual está conformado por:
Datos
Información
-En html: las computadoras lo procesan pero no lo entienden.
Web actual está conformado por:
Datos
Información
-En html: las computadoras lo procesan pero no lo entienden.
Creador del Web: Berners-Lee
Ejemplo de semántica:
Ejemplo de semántica:
-Tengo que irme de inmediato a Monterrey.
A expendid.com.- significa que busco el primer vuelo a Monterrey-
Inteligencia Artificial:
Estudia cómo lograr que las máquinas realicen tareas que por el momento son mejor realizados por el ser humano.
-XX Kerel Capek creador de la palabra “Robot”
-1950 Alan Tunn (art. Máquinas pueden pensar)
Aplicaciones a la Inteligencia Artificial:
-Razonamiento e inferencia
-Búsqueda y planeación
-Aprendizaje y comprensión
-Percepción y acción
-Procesamiento de lenguaje natural
“Ontologías”
Metodología para representar conocimiento y tienen su origen en la filosofía.
“Componentes”
Conceptos: abstractos y concretos
Relaciones: conexión entre conceptos
Funciones: relación especial
Axionas: proposición que se admite sin necesidad de demostración
Instancias: conceptos que cumplen con ciertas relaciones y funciones
A expendid.com.- significa que busco el primer vuelo a Monterrey-
Inteligencia Artificial:
Estudia cómo lograr que las máquinas realicen tareas que por el momento son mejor realizados por el ser humano.
-XX Kerel Capek creador de la palabra “Robot”
-1950 Alan Tunn (art. Máquinas pueden pensar)
Aplicaciones a la Inteligencia Artificial:
-Razonamiento e inferencia
-Búsqueda y planeación
-Aprendizaje y comprensión
-Percepción y acción
-Procesamiento de lenguaje natural
“Ontologías”
Metodología para representar conocimiento y tienen su origen en la filosofía.
“Componentes”
Conceptos: abstractos y concretos
Relaciones: conexión entre conceptos
Funciones: relación especial
Axionas: proposición que se admite sin necesidad de demostración
Instancias: conceptos que cumplen con ciertas relaciones y funciones
“Redes Neuronales Artificiales”
Su objetivo:
Moldear la forma en la que se piensa el cerebro trabaja.
Están inspiradas en los sistemas nerviosos e intentan crear máquinas que trabajen de manera similar al cerebro.
Su objetivo:
Moldear la forma en la que se piensa el cerebro trabaja.
Están inspiradas en los sistemas nerviosos e intentan crear máquinas que trabajen de manera similar al cerebro.
“Computadora vs cerebro”
-El cerebro es más lento, comparado con las escalas modernas de cómputo digital
-Capacidad de las neuronas se miden en milisegundos
-Las computadoras no comenten errores
-El cerebro no produce predicciones ni aproximaciones
Aplicaciones de redes neuronales artificiales:
-Reconocimiento de patrones
-Visión por computadora
-Minado de datos
-Recuperación de información
-Aprendizaje de máquina
-Extracción de conocimiento
-Agrupamiento
-Visualización
2 comentarios:
Buen resumen, nada más que muy sustancioso, habría, a mi juicio, que explicar algunas cosillas y no sólo mencionarlas como puntos, pues de cierto modo creo las dejas como aisladas sin darles un aclaje con las demás ideas.
Suerte n.n
Me parece adecuada la recopilación de la información, y lo mkejor es que aunque te pareció tediosa lograste obtener datos importaes, sin embargo, me parece que pudiste ser un poco más sintética al escribir.
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