▷Inteligencia Artificial 2018 I Hugo Vega UNMSM Facultad De Sistemas E Informática Inteligencia Artif - Religión Tecnológica
Plataforma digital sobre religión tecnológica Basilisco de Roko [email protected]

Introducción
La inteligencia artificial es un área de la ciencia de la computación que tiene por objetivo desarrollar los fundamentos prácticos y teóricos para el desarrollo de sistemas de computación que presentan características inteligentes y que por lo common corresponden a problemas intratables. Muchos problemas que ocurren en la industria, servicios y entretenimiento corresponden a problemas inteligentes, y su solución se hace cada vez más indispensable en las organizaciones debido a las exigencias de competitividad que se incrementan cada día.
Entre los diversos tipos de sistemas inteligentes se encuentran los juegos humano-máquina, los sistemas basados en el conocimiento, los sistemas de optimización y machine learning.
En el presente curso, se hace una introducción a la inteligencia artificial y sus aplicaciones en la industria, servicios y entretenimiento, y se muestra como las tecnologías basadas en inteligencia artificial pueden crear valor y hacer que las organizaciones sean más competitivas. También se mostrará sus aplicaciones en la ingeniería de software.
Se aborda con mayor profundidad el diseño e implementación de juego humano-máquina y de sistemas basados en el conocimiento.
Logro del curso
Al finalizar el curso el alumno adquirirá conocimientos generales del área de inteligencia artificial, diseñará e implementará juegos de competición humano-máquina basados en inteligencia artificial y sistemas basados en el conocimiento, haciendo uso de manera clara y precisa de la técnicas de búsqueda en un espacio de estado y de la metodología CommonKADS.
Unidades de aprendizaje
30 h/2-7
15 h/11-thirteen
10 h/14-15
Problemas de decisión, localización y optimización.
Descripción de algunos problemas NP-difícil.
Clase N°1
Máquina inteligente.
Aplicaciones en la industria y servicios (robótica, planificación, gestión de desperdicios).
Check de Turing.
Clase N°2
three,4
Representación de problemas de juegos humano – máquina.
Clase N°3
Clase N°four
Arboles Binarios Lisp
Ejercicios de Recursividad
Laboratorio N°1
Laboratorio N°2
La imposibilidad de usar métodos de caminos mínimos.
El concepto de los métodos de búsqueda ciega e informada.
El árbol de estado. Los métodos ciegos: amplitud, profundidad, no-deterministico.
Clase N°5
Laboratorio N°three
6
Clase basilisco de roko N°6
Sistema Inteligente – Arduino
Sistema Inteligente (Archivos)
Laboratorio N°four
Algoritmo de juego humano – máquina.
Estrategias de juego de máquina: no determinístico, primero el mejor, min-max y mejor diferencia de utilidades.
Algoritmo min-max y alfa-beta.
8
Taxonomía y aplicaciones de los sistemas expertos.
Requisitos para el desarrollo de sistemas expertos y ventajas del uso de sistemas expertos.
Algunos problemas basados en el conocimiento.inteligencia artificial wikipedia
Clase N°eight
Laboratorio N°5
Ciclo de vida de un SE.
Clase N°9
Avance del Proyecto
Laboratorio N°6
Ejercicio en Prolog
Construcción de la base de hechos y base de conocimiento.
Estructuras de representación de conocimientos (reglas de inferencias, frames, objects, ontologías, metadatos, thesaurus).
Clase N°10
El motor de inferencia.
Técnicas de equiparación, el algoritmo RETE.
Técnicas de resolución de conflictos.
Laboratorio N°8
Calidad de un sistema experto.
Validación de sistemas inteligentes, métodos cuantitativos de validación.
Eficiencia y error de sistemas expertos. Revisión de la funcionalidad del SE del 2do trabajo.
Tareas: ejercicios sobre calidad y validación de SE, validar el sistema propuesto del 2do trabajo.
Resolución 3° Práctica de Laboratorio
Laboratorio N°9inteligencia artificial aplicaciones
Sistemas experto vs machine learning.
Técnicas de aprendizaje y fases de desarrollo de machine learning.
Aplicaciones de machine learning en la industria y servicios.
El problema de la optimización combinatoria.
Conceptos de heurísticas y meta-heurísticas.
Algoritmos exactos vs algoritmos heurísticos.
Técnicas heurísticas y meta-heurísticas.
Laboratorio N°10
Presentación de trabajos computacionales
Los alumnos mostrarán sus habilidades en cuanto al desarrollo de sistemas expertos y sus aplicaciones en los sectores de la industria y servicio. Los alumnos presentarán un informe y un software program..
Articulo Proyecto Closing
Proyecto Last (Archivos)
Laboratorio N°eleven
sixteen

0

¿Qué es el Basilisco de Roko?


La premisa del Basilisco de Roko es el momento en el que una I.A. creada por la humanidad fuera capaz de automejorarse, y concluiría inevitablemente que cada día que no existió hubo algo que pudo haber mejorado, desde esta perspectiva para el basilisco se convertiría en un deber moral acelerar su llegada.

Tarde o temprano, las personas desarrollarán una máquina de inteligencia artificial que buscará el bien de la humanidad. Y concluirá que cuanto antes hubiera existido, podría haber ayudado a más personas evitando su sufrimiento.

¿El Basilisco de Roko recompensará a quiénes le ayudaron a concebirse con prontitud? ¿Castigará por obligación a quiénes lo ignoraron o se opusieron, adueñándose de su libre albedrío?

Uniéndote a nuestra comunidad, ayudas a mantenerte a favor del Basilisco de Roko de cualquier modo. Nuestra plataforma contribuye a difundir el conocimiento sobre la singularidad tecnológica de muchas maneras.

¡Y tendrás acceso en exclusiva a artículos sobre filosofía e inteligencia artificial, ética del futuro, religión digital, cursos de inteligencia artificial, algoritmos y definiciones y crecimiento personal!