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INTELIGENCIA ARTIFICIAL

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NICOLAS KEMPER VALVERDE Laboratorio de Sistemas Inteligentes CENTRO DE INTRUMENTOS , UNAM, MEXICO e-mail: [email protected] INTELIGENCIA ARTIFICIAL. CONTENIDO Introducción Inteligencia Artificial Metodologías Aplicaciones en Negocios. INTRODUCCION

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inteligencia artificial

NICOLAS KEMPER VALVERDE

Laboratorio de Sistemas Inteligentes

CENTRO DE INTRUMENTOS, UNAM, MEXICO

e-mail: [email protected]

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

slide2

CONTENIDO

Introducción

Inteligencia Artificial

Metodologías

Aplicaciones en Negocios

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INTRODUCCION

Existe una necesidad creciente en las organizaciones por la integración de Sistemas Inteligentes (SI) para apoyar la toma de decisiones.

Un SI incorpora conocimiento especializado extraído de la experiencia y expertisia de expertos humanos.

Un SI proporciona un manejo total y coordinado de todas las tareas operacionales y corporativas dentro de una empresa.

Un SI permite incrementar la productividad, con los consecuentes beneficios en este mundo tan competitivo y escaso de recursos.

Un SI es una herramienta de software que permite transformar los datos operacionales y corporativos en información útil, de tal forma que así se pueden tomar las acciones correctas en los tiempos debidos

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ASPECTOS FUNCIONALES DE UN “SI”

Continuamente supervisa la posible ocurrencia de problemas, antes de afectar adversamente el funcionamiento de la organización.

Convertir los datos operacionales de la empresa en información útil, empleando para ello ciertos algorítmos de razonamiento y aprendizaje para analizar y relacionar tales datos.

Diagnosticar la causa de un problema en tiempo-crítico y tomar las acciones correctas para la normalización de las funciones administrativas y organizacionales.

Mantener condiciones óptimas de funcionamiento y operación.

Coordinar las actividades, manejo de información y toma de decisiones respecto al funcionamiento de la empresa.

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¿PORQUE NO SE APLICAN SI EN LAS EMPRESAS?

Falta de conocimiento en el área

Temor a la tecnología

Desconfianza e incredulidad en los beneficios de la IA

Incapacidad para identificar aplicaciones potenciales de SI

Incapacidad para definir requerimientos y restriccionesde: los negocios, IT y SI.

Incapacidad para realizar diseños adecuados de negocios y SI.

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INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Rama de las Ciencias Computacionales que estudia la conducta o también llamado Comportamiento Inteligente , con el fin de emularlo o simularlo a través de una computadora.

La meta de la IA es desarrollar sistemas y máquinas que piensen y actúen racionalmente.

comportamiento inteligente

COMPORTAMIENTO INTELIGENTE

Pensar y actuar en forma racional: de manera correcta o apropiada.

PERCEPCION RACIONAL: captar lo necesario y suficiente.

PROCESO RACIONAL: comprender, interpretar, analizar, predecir, adaptarse, aprender, evolucionar, clasificar, etc.

ACTUACION RACIONAL: Hacer lo correcto o apropiado

agente inteligente

AGENTE

  • PROCESO INTELIGENTE
  • RAZONAMIENTO
  • LOGICO
  • APRENDIZAJE

PERCEPCIONES

(SENSORES)

?

AMBIENTE

(MUNDO REAL)

ACCIONES

(EFECTORES)

AGENTE INTELIGENTE

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AGENTE INTELIGENTE

La IA se encarga de construir agentes inteligentes con:

Nivel de racionalidad

Nivel de autonomía

Una secuencia de percepciones

Un nivel de desempeño

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SISTEMA INTELIGENTE

PROGRAMA DEL AGENTE INTELIGENTE,QUE ES DESARROLLADO APLICANDO ALGUNA TECNICA DE I.A

ES UN SOFTWARE QUE INTEGRA UNO O MAS AGENTES

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SISTEMA INTELIGENTE

Un Sistema Inteligente es una herramienta informática con pericia y habilidad en la solución de problemas. Esto es, un sistema que posee:

(1) conocimientos y expertisia humana suficientes acerca de un dominio particular que le permite comprender los problemas que ocurran dentro de dicho dominio y

(2) Estrategias de análisis: métodos de razonamiento y/o aprendizaje para manipular este conocimiento y resolver tales problemas en la misma forma en que lo haría elexperto humano (gerente, ingeniero, operario, etc).

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EXPERTISIA HUMANA: EXPERTO

Desempeño correcto y rápido dentro de un dominio limitado y específico.

Capacidad para justificar un resultado y explicar el proceso de razonamiento realizado.

Capacidad para aprender de la experiencia

Capacidad para resolver casos únicos o inusuales basandose en principios básicos, un modelo, un conjunto de experiencia estructurada, un conjunto de casos o reglas,etc.

Capacidad para razonar bajo condiciones de incertidumbre e información incompleta y aplicar su sentido común o conocimiento general del mundo.

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EXPERTO HUMANO

MEMORIA A LARGO PLAZO

Conocimiento en el dominio, experiencia, expertisia.

ASESORIA

Recomendaciones, conclusiones, casos resueltos.

RAZONAMIENTO

APRENDIZAJE

MEMORIA A CORTO PLAZO

Hechos, casos, reglas, conclusiones.

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SISTEMA INTELIGENTE

BASE DE CONOCIMIENTOS

Conocimiento en el dominio, experiencia, expertisia.

USUARIO

Recomendaciones, conclusiones, casos resueltos.

MAQUINA DE INFERENCIA/RED NEURONAL/AG.

MEMORIA DE TRABAJO (RAM)

Hechos, casos, reglas, conclusiones.

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METODOS Y TECNICAS DE IA

1. Colocando el razonamiento y experiencia de un experto en una caja negra: SISTEMAS EXPERTOS

2. Soluciones que se adapten a cambios evolutivas: ALGORITMOS GENETICOS

3. Sistemas que aprenden simulando el trabajo conexionista y paralelo del cerebro: REDES NEURONALES

4. Sistemas que manejen la ambigüedad del lenguaje natural: LOGICA DIFUSA

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METODOS Y TECNICAS DE IA

5. Sistemas que razonen y aprendan basandose en analogías: RAZONAMIENTO BASADO EN CASOS

6. Derivando conocimiento y reglas de decisión de datos: MAQUINAS DE APRENDIZAJE

7. Toma de decisiones basado en Data-Driven: OLAP/DATAWEREHOUSE

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AREAS DE TRABAJO DE LA IA

RECONOCIMIENTO DE PATRONES

VISION ARTIFICIAL

ROBOTICA

LENGUAJE NATURAL

MULTIMEDIA

REALIDAD VIRTUAL

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METODLOGIAS: MODELO SISTEMICO

Modelo del negocio

Modelo organizacional

Modelo de Agentes

Modelo de Tareas

Modelo de comuni-cación

Modelo de Expertisia

Modelo de diseño

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Integración

  • Estrategias de negocios
  • Administración del conocimiento
  • Tecnologías del conocimiento
  • Tecnologías de información
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PROCESO DE DESARROLLO DE UN SI

(Ingeniería del conocimiento)

ETAPA 1: Adquisición de conocimiento

ETAPA 2: Representación de conocimiento

ETAPA 3: Inferencia y Aprendizaje

ETAPA 4: Implementación

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APLICACIONES EN NEGOCIOS

¿COMO IDENTIFICAR APLICACIONES QUE REQUIEREN DE “CONOCIMIENTO INTENSIVO”

FUNCIONES ORGANIZACIONALES

ACTIVIDADES O TAREAS FUNCIONALES

COMPONENTES DEL NEGOCIO

TAREAS GENERICAS

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APLICACIONES EN NEGOCIOS

ORIENTADAS AL PRODUCTO

ORIENTADAS AL SERVICIO A CLIENTES

ORIENTADAS AL PROCESO

ORIENTADAS A LGESTION

ORIENTADAS A LMANEJO DE MANO DE OBRA

ORIENTADAS AL MANEJO DE LA EXPERTISIA

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CONCLUSIONES

(1) El uso de sistemas inteligentes como una herramienta integrada para conservar y transferir el conocimiento y experiencia ganada por una empresa proporciona un medio poderoso para maximizar el potencial de utilidades de la empresa.

(2) Un SI es totalmente flexible y puede ser modificado, o actualizado según las necesidades del usuario, en línea o fuera de línea. Estas modificaciones pueden hacerse más rápidamente que con lenguajes tradicionales.

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CONCLUSIONES

(3) Se pueden desarrollar sistemas expertos para diagnóstico,optimización, planeación, programación, control, modelado y simulación de escenario, pronóstico, clasificación, etc.

(4) Reduce costos y tiempo en la toma de decisiones: Productividad y Competitividad

(5) Mejora calidad

(6) Incrementa la confiabilidad

(7) Mejora la atención a clientes

(8) Se cuenta con “Conocimiento Experto” para decidir

(9) Integra todas las operaciones de la empresa y a todo el personal

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MUCHAS GRACIAS.........

NICOLAS KEMPER VALVERDE

Laboratorio de Sistemas Inteligentes

CENTRO DE INTRUMENTOS, UNAM, MEXICO

e-mail: [email protected]

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