Unidad3 inteligencia artificial
Páginas: 5 (1051 palabras)
Publicado: 3 de mayo de 2011
Mapas Conceptuales
Unidad III Sistemas de razonamiento lógico
Contienelas cláusulas que deben cumplirse para que la regla pueda evaluarse o ejecutarse.
Contienelas cláusulas que deben cumplirse para que la regla pueda evaluarse o ejecutarse.
Indica las conclusiones que se deducen de las premisas o las acciones que el sistema debe realizar cuando ejecuta la regla.
Indica las conclusionesque se deducen de las premisas o las acciones que el sistema debe realizar cuando ejecuta la regla.
Antecedente
Antecedente
Antecedente
Antecedente
Base de afirmaciones
Base de afirmaciones
Motor de inferencia
Motor de inferencia
Base de conocimientos
Base de conocimientos
Interfaz
de
usuario
Interfaz
de
usuario
Base
de
datos
Base
de
datos
ComponentesComponentes
Son reglas del tipo
Si-Entonces.
Son reglas del tipo
Si-Entonces.
Las reglas examinan un conjunto de datos y solicitan nueva información hasta llegar a un diagnóstico.
Las reglas examinan un conjunto de datos y solicitan nueva información hasta llegar a un diagnóstico.
3.1 Reglas de producción.
3.1 Reglas de producción.
3.2 Sintaxis de las reglas de producción3.2 Sintaxis de las reglas de producción
Sintaxis reglas en JESS
(Defrule apagar luces
(And
(Vivienda vacía)
(Luz encendida) )
→
(Printout t “la vivienda está vacía. Las luces deben estar apagadas.”Crlf)
(retract-string “(luz encendida) “ )
(assert (luz apagada))
)
Sintaxis reglas en JESS
(Defrule apagar luces
(And
(Vivienda vacía)
(Luz encendida) )
→
(Printout t “lavivienda está vacía. Las luces deben estar apagadas.”Crlf)
(retract-string “(luz encendida) “ )
(assert (luz apagada))
)
* Lenguajes básicos para sistemas de producción (LISP, CLIPS, PROLOG). También se los conoce como lenguajes de Inteligencia Artificial.
* Sistemas híbridos y sistemas vacíos (shells) para producción desistemas basados en conocimientos (VP-Expert, Expert Teach, Personal Consultant, Intelligence Compiler, EXSYS).
* Arquitecturas generales para resolución de problemas (máquinas LISP, máquinas PROLOG).
*
* Lenguajes básicos para sistemas de producción (LISP, CLIPS, PROLOG). También se los conoce como lenguajes de Inteligencia Artificial.
* Sistemas híbridos y sistemas vacíos(shells) para producción de sistemas basados en conocimientos (VP-Expert, Expert Teach, Personal Consultant, Intelligence Compiler, EXSYS).
* Arquitecturas generales para resolución de problemas (máquinas LISP, máquinas PROLOG).
*
El argumento causal pretende razonar la existencia de una causa para determinado efecto.
El argumento causal pretende razonar la existencia de una causa paradeterminado efecto.
3.3.1 CONOCIMIENTO CAUSAL
3.3.1 CONOCIMIENTO CAUSAL
Es el consecuente, conclusión, acción o respuesta.
Es el consecuente, conclusión, acción o respuesta.
Es el antecedente, premisa, condición o situación
Es el antecedente, premisa, condición o situación
La parte ENTONCES (THEN)
La parte ENTONCES (THEN)
La parte SI (IF)
La parte SI (IF)
Los sistemasbasados en reglas son los más comúnmente utilizados. Su simplicidad y similitud con el razonamiento humano, han contribuido para su popularidad en diferentes dominios.
Los sistemas basados en reglas son los más comúnmente utilizados. Su simplicidad y similitud con el razonamiento humano, han contribuido para su popularidad en diferentes dominios.
3.3 SEMANTICA DE LAS REGLAS DE PRODUCION
3.3SEMANTICA DE LAS REGLAS DE PRODUCION
3.4 SISTEMAS BASADOS EN REGLAS DE PRODUCCIÓN
3.4 SISTEMAS BASADOS EN REGLAS DE PRODUCCIÓN
* Lenguajes básicos para sistemas de producción (LISP, CLIPS, PROLOG). También se los conoce como lenguajes de Inteligencia Artificial.
* Sistemas híbridos y sistemas vacíos (shells) para producción de sistemas basados en conocimientos (VP-Expert, Expert Teach,...
Unidad III Sistemas de razonamiento lógico
Contienelas cláusulas que deben cumplirse para que la regla pueda evaluarse o ejecutarse.
Contienelas cláusulas que deben cumplirse para que la regla pueda evaluarse o ejecutarse.
Indica las conclusiones que se deducen de las premisas o las acciones que el sistema debe realizar cuando ejecuta la regla.
Indica las conclusionesque se deducen de las premisas o las acciones que el sistema debe realizar cuando ejecuta la regla.
Antecedente
Antecedente
Antecedente
Antecedente
Base de afirmaciones
Base de afirmaciones
Motor de inferencia
Motor de inferencia
Base de conocimientos
Base de conocimientos
Interfaz
de
usuario
Interfaz
de
usuario
Base
de
datos
Base
de
datos
ComponentesComponentes
Son reglas del tipo
Si-Entonces.
Son reglas del tipo
Si-Entonces.
Las reglas examinan un conjunto de datos y solicitan nueva información hasta llegar a un diagnóstico.
Las reglas examinan un conjunto de datos y solicitan nueva información hasta llegar a un diagnóstico.
3.1 Reglas de producción.
3.1 Reglas de producción.
3.2 Sintaxis de las reglas de producción3.2 Sintaxis de las reglas de producción
Sintaxis reglas en JESS
(Defrule apagar luces
(And
(Vivienda vacía)
(Luz encendida) )
→
(Printout t “la vivienda está vacía. Las luces deben estar apagadas.”Crlf)
(retract-string “(luz encendida) “ )
(assert (luz apagada))
)
Sintaxis reglas en JESS
(Defrule apagar luces
(And
(Vivienda vacía)
(Luz encendida) )
→
(Printout t “lavivienda está vacía. Las luces deben estar apagadas.”Crlf)
(retract-string “(luz encendida) “ )
(assert (luz apagada))
)
* Lenguajes básicos para sistemas de producción (LISP, CLIPS, PROLOG). También se los conoce como lenguajes de Inteligencia Artificial.
* Sistemas híbridos y sistemas vacíos (shells) para producción desistemas basados en conocimientos (VP-Expert, Expert Teach, Personal Consultant, Intelligence Compiler, EXSYS).
* Arquitecturas generales para resolución de problemas (máquinas LISP, máquinas PROLOG).
*
* Lenguajes básicos para sistemas de producción (LISP, CLIPS, PROLOG). También se los conoce como lenguajes de Inteligencia Artificial.
* Sistemas híbridos y sistemas vacíos(shells) para producción de sistemas basados en conocimientos (VP-Expert, Expert Teach, Personal Consultant, Intelligence Compiler, EXSYS).
* Arquitecturas generales para resolución de problemas (máquinas LISP, máquinas PROLOG).
*
El argumento causal pretende razonar la existencia de una causa para determinado efecto.
El argumento causal pretende razonar la existencia de una causa paradeterminado efecto.
3.3.1 CONOCIMIENTO CAUSAL
3.3.1 CONOCIMIENTO CAUSAL
Es el consecuente, conclusión, acción o respuesta.
Es el consecuente, conclusión, acción o respuesta.
Es el antecedente, premisa, condición o situación
Es el antecedente, premisa, condición o situación
La parte ENTONCES (THEN)
La parte ENTONCES (THEN)
La parte SI (IF)
La parte SI (IF)
Los sistemasbasados en reglas son los más comúnmente utilizados. Su simplicidad y similitud con el razonamiento humano, han contribuido para su popularidad en diferentes dominios.
Los sistemas basados en reglas son los más comúnmente utilizados. Su simplicidad y similitud con el razonamiento humano, han contribuido para su popularidad en diferentes dominios.
3.3 SEMANTICA DE LAS REGLAS DE PRODUCION
3.3SEMANTICA DE LAS REGLAS DE PRODUCION
3.4 SISTEMAS BASADOS EN REGLAS DE PRODUCCIÓN
3.4 SISTEMAS BASADOS EN REGLAS DE PRODUCCIÓN
* Lenguajes básicos para sistemas de producción (LISP, CLIPS, PROLOG). También se los conoce como lenguajes de Inteligencia Artificial.
* Sistemas híbridos y sistemas vacíos (shells) para producción de sistemas basados en conocimientos (VP-Expert, Expert Teach,...
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