trabajo colaborativo int 3

TRABAJO COLABORATIVO 3
TUTOR:
ANGELA MARIA GONZALEZ
ESTUDIANTE:
FABIAN FIGUEROA
CODIGO: 1130664898
GRUPO: 90169_28
UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA
UNAD
INTRODUCCIÓN
La inteligencia artificial (IA) es un área multidisciplinaria que, a través de ciencias
como la informática, la lógica y la filosofía, estudia la creación y diseño de
entidades capaces de razonar por sí mismas utilizando como paradigma
la inteligencia humana, en este trabajo colaborativo se pondrá en práctica lo
estudiado en la unidad tres del modulo de inteligencia artificial permitiendo aportar
iniciativa y creatividad de los participantes en el contexto abordado.
l
Trabajo Individual:
a. Realizar un ejemplo de red semántica de autoría propia.
MECANICA
INTEGRA
ELECTRONICA
AUTOMATIZACIÓN
ES UN SISTEMA
ES UNA
INTEGRA
INTEGRA
COMPUTACIÓN
b. Cada integrante del grupo realiza un armazón y un guión, de autoría propia.
Armazón: Nevara
Especialización de Electrodoméstico.
Forma rectangular.
Tipo de materiales compuestos y metal.
Secciones congelador, enfriador.
Partes motor, componentes electrónicos y eléctricos.
Guión: Participar media maratón
Utilería
Indumentaria
Rol
Fecha
Participar
Objetivo
Inscripción en la carrera.
Ropa deportiva para trotar.
Participante
Estar presente el día y hora exacta de la carrera.
Correr la carrera teniendo en cuenta los concejos.
Finalizar carrera.
Trabajo Grupal:
c. El grupo realiza una presentación en prezi, sobre reglas de producción
definición, estructura, condiciones, ejemplos, ventajas y desventajas,
conclusiones.
d. El grupo realiza la búsqueda de software libre existente para inteligencia
artificial, redes neuronales, agentes inteligentes, sistemas expertos y otros afines
al curso. De cada uno de los paquetes debe anexar nombre, tipo de licencia,
características y principales funciones.
Nota: Deben tener presente una entrada o espacio para la bibliografía la cual
debe tener presente las normas APA o ICONTEC
2. Los integrantes deben escuchar y ver el siguiente video:
(http://www.youtube.com/watch?v=-e4Gvpp09I8 ).
Cada integrante debe exponer su punto de vista entre la relación del tema tratado
en el video y la representación del conocimiento y el razonamiento en el área de la
inteligencia artificial.
Entre más estudios y experimentos se lleven acabo sobre la inteligencia más
probabilidad hay de entender y manipular esta capacidad que tienen los humanos
llanada inteligencia, la relación entre el video y lo tratado en el modulo es evidente,
la representación del conocimiento y lo que esto describe como las reglas
conocidas, la inferencia, la lógica son parte del camino a descubrir manipular y
controlar la inteligencia como lo muestra el video.
Según mi punto de vista la necesidad de entender cómo funciona nuestro cerebro,
nos permite comprender lo que es inteligencia y potenciar la representación del
conocimiento a niveles específicos, cuando se pueda medir la inteligencia con
exactitud podremos derribar las barreras de la duda, como dice el doctor Adrian
Owen “Al contrario del peso o la altura no existe una medida absoluta de la
integridad, la honestidad o la inteligencia”.
d. El grupo realiza la búsqueda de software libre existente para inteligencia
artificial, redes neuronales, agentes inteligentes, sistemas expertos y otros afines
al curso. De cada uno de los paquetes debe anexar nombre, tipo de licencia,
características y principales funciones.
Joone
Para las personas que no tienen un conocimiento profundo de redes neuronales
hay un software que facilita el desarrollo de este campo por medio de un software,
Joone (Java Object Oriented Neural Engine) es un componente basado en redes
neuronales marco construido en Java, Joone consiste en una arquitectura basada
en componentes combinables que se pueden extender para construir nuevos
algoritmos de aprendizaje y redes neuronales arquitecturas.
Los componentes son módulos de código de plug-in que se ligan para producir un
flujo de información. Los nuevos componentes se pueden añadir y volver a utilizar.
Más allá de la simulación, Joone también tiene en cierta medida las capacidades
de despliegue multi-plataforma.
Joone tiene un editor de interfaz gráfica de usuario para crear de forma gráfica y
probar cualquier red neuronal, y un entorno de formación distribuida que permite a
las redes neurales para ser capacitados en múltiples máquinas remotas.
A partir de 2010, Joone, Encog y Neuroph son el principal entorno de desarrollo
basado en redes neuronales componente libre disponible para la plataforma Java.
A diferencia de los otros dos sistemas (comerciales) que están en existencia, de la
sinapsis y NeuroSolutions , está escrito en Java y tiene directa multi-plataforma de
apoyo. Un número limitado de componentes existen y el entorno de desarrollo
gráfico es rudimentario por lo que tiene significativamente menos funciones que
sus contrapartes comerciales.
Joone puede ser considerado más de un marco de redes neuronales de un
entorno completo de desarrollo integrado. A diferencia de sus contrapartes
comerciales, tiene un fuerte enfoque en el desarrollo basado en el código de las
redes neuronales en lugar de la construcción visual.
Aunque en teoría Joone se puede utilizar para construir una gama más amplia de
sistemas adaptativos (incluyendo aquellos con elementos no adaptativas), su
atención se centra en retropropagación redes neuronales.