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UNIVERSIDAD DEL VALLE DE CUERNAVACA
CARRERA:
ING EN SISTEMAS COMPUTACIONALES
CUATRIMESTRE:
7 “A”
TURNO:
VESPERTINO
MATERIA:
SISTEMAS INTELIGENTES
TRABAJO:
AREAS DE APLICACIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
PROFESOR:
MIGUEL SANTANA GARCIA
ALUMNO:
MIGUEL GUSTAVO ZAMORA CASTRO

FECHA: 18 DE SEPTIEMBRE DEL 2013

AREAS DE APLICACIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Redes neuronalesLas redes neuronales son programas de la AI capaces de simular algunas de las funciones de aprendizaje del ser humano. Una red neuronal obtiene experiencia analizando automática y sistemáticamente los datos para determinar reglas de comportamiento; con base en ellas, puede realizar predicciones sobre nuevos casos.

Estas técnicas se aplican a problemas de clasificación y series de tiempo eidentifican conexiones con cosas que otras técnicas no pueden, porque utilizan relaciones lineales y no lineales.
Neuronas y conexiones sinápticas. Cada neurona puede tener infinitas entradas llamadas dendritas que condicionan el estado de su única salida existente, el axón; éste se puede conectar a una dendrita de otra neurona mediante la sinapsis correspondiente.
En este modelo se considera unaneurona que puede ser representada por una unidad binaria; a cada instante su estado puede ser activo o inactivo. La interacción entre las neuronas se lleva a cabo a través de la sinapsis, la cual define el estado de la neurona.
 En la robótica

Los robots son dispositivos compuestos de censores que reciben datos de entrada que manda una computadora, la cual ordena al robot que efectúe unadeterminada acción.

Hoy en día, una de las finalidades de la construcción de robots es su intervención con rapidez, calidad y precisión en los procesos de fabricación encargados de realizar trabajos repetitivos en la fabricación.

Las áreas de investigación

Son muchas las áreas de la A I que se investigan hoy día. Entre ellas, tenemos las siguientes:

• La representación del conocimiento,que busca en el descubrimiento de métodos expresivos y eficientes describir información sobre aspectos del mundo real.
• Los métodos de aprendizaje automático, que extienden las técnicas estadísticas con el fin de posibilitar la identificación de un amplio rango de tendencias generales a partir de un conjunto de datos de entrenamiento. 
• El campo de la planificación, que enfrenta el desarrollode algoritmos que construyen y ejecutan automáticamente secuencias de comandos primitivos con el fin de alcanzar ciertas metas de alto nivel. 
• Los trabajos en el área de razonamiento posible, que hacen uso de principios estadísticos para desarrollar codificaciones de información incierta. 
• El estudio de las arquitecturas de agentes, que busca la integración de otras áreas de la I A con elobjeto de crear agentes inteligentes, entidades robustas capaces de comportamiento autónomo y en tiempo real. 
• La coordinación y colaboración multiagentes, que ha permitido el desarrollo de técnicas para la representación de las capacidades de otros agentes y la especificación del conocimiento necesario para la colaboración entre ellos. 
• El desarrollo de ontologías, que persigue la creación decatálogos de conocimiento explícito, formal y multipropósito, que puedan ser utilizados por sistemas inteligentes. 
• Los campos de procesamiento de voz y lenguaje, que buscan la creación de sistemas que se comunican con la gente en su lenguaje. 
• La síntesis y comprensión de imágenes, que conduce a la producción de algoritmos para el análisis de fotografías, diagramas y videos, así comotambién de técnicas para el despliegue visual de información cuantitativa y estructurada.

Áreas de aplicación

Pero también hay áreas de aplicación. En efecto, estos procesos de la AI se aplican en los sistemas reales en una gran variedad de ramas y problemas:

• Gestión y control: análisis inteligente, fijación de objetivos.
• Fabricación: diseño, planificación, programación, monitorización,...