inteligencia artificial

1.737 visualizações

Publicada em

1 comentário
0 gostaram
Estatísticas
Notas
  • Seja a primeira pessoa a gostar disto

Sem downloads
Visualizações
Visualizações totais
1.737
No SlideShare
0
A partir de incorporações
0
Número de incorporações
3
Ações
Compartilhamentos
0
Downloads
78
Comentários
1
Gostaram
0
Incorporações 0
Nenhuma incorporação

Nenhuma nota no slide

inteligencia artificial

  1. 1. • Inteligência: “Qualidade ou capacidade de compreender e adaptar-se facilmente”.• Artificial: “Produzido pela arte ou pela indústria”. Aurélio Buarque de Holanda
  2. 2. Histórico da IARaízes antes da 2ª • Lógica Formal Guerra Mundial • Psicologia CognitivaPós Guerra • Computadores1945-1954 desenvolvidosPré-IA • Conferências Macy (Computing Machinery and Intelligence) sobre Cibernética
  3. 3. Histórico da IA• Os anos formativos • Disponibilidade1955-1960 crescente deO início da pesquisa em computadores IA • Linguagem IPL-I (Processamento da Informação) • Psicologia do Processamento da Informação
  4. 4. Histórico da IA• Os anos de • Heurística desenvolvimento e • Robótica reorientação • Programas de Xadrez1961-1970A busca de solucionadores de problemas gerais
  5. 5. Histórico da IA• Os anos de • MYCIN (Stanford) especialização e • Engenharia do êxito, Conhecimento1971-1980 • PROLOGA descoberta de sistemas baseados no conhecimento
  6. 6. Histórico da IA• A corrida às • PROSPECTOR aplicações • Projeto Japônes de1981 – Quinta GeraçãoConcorrência • Várias companhias Internacional e corporativas e especulação empresariais de IA comercial
  7. 7. A Inteligência Artificial é uma área da computação que procura tornar a máquina "inteligente", através de algoritmos e técnicas que simulam situações consideradas especificamente como humanas, tais como: • Compreensão de linguagens naturais; • reconhecimento de padrões; • jogos de estratégia; • demonstração automática de teoremas; • robótica; • sistemas de consulta especializados.
  8. 8. Inteligência Artificial (IA)• A IA é um campo de pesquisa voltado principalmente para o estudo da resolução de problemas na teoria.• A IA tem enormes aplicações em muitas áreas socialmente relevantes.• É um meio para o estudo da própria inteligência.
  9. 9. Teste de TuringUsado para determinar se uma máquina simula a inteligência humana.
  10. 10. Abordagens para solução de um problema em IAPerformance Mode: máquinas de comportamento inteligente, independentemente de serem os seus métodos similares aos dos seres humanos.Simulation Mode: Tentativa de imitar a maneira pela qual o ser humano realiza tarefas que exijam inteligência.
  11. 11. Aplicações de IA• Ajudar médicos a analisar certos tipos de doenças;• manipular perguntas em inglês e respondê-las em inglês;• Programas compreendedores de circuitos.
  12. 12. Sistemas Especialistas• sistema de computação que executa funções semelhantes às normalmente executadas por um especialista humano , ou...
  13. 13. Sistemas Especialistas• ...sistema de computação que usa representação de conhecimento ou perícia humana num domínio particular de forma a executar funções semelhantes às de um especialista humano naquele domínio.
  14. 14. Sistemas Especialistasprimeiros sistemas foram construídos de forma incremental, ao longo de muito tempo, em LISP;idéia: separar a parte do sistema que trata especificamente do problema no domínio considerado ("base de conhecimento"), da parte que "move" o sistema, e que é comum ("motor de inferência");
  15. 15. Aplicações de SE Sistemas de  Sistemas de Diagnóstico interpretação (deduz (deduz possíveis problemas descrições a partir de a partir de observações ou observações; ex: sintomas; ex: diagnósticos médicos, mecânicos,...) compreensão de fala,  Sistemas de Monitoração análise de imagens...) (comparam observações de Sistemas de Predição comportamento de sistemas, (deduz conseqüências a com características partir de situações; ex: consideradas necessárias predição de tempo, clima, para alcançar objetivos; ex: predição de tráfego,...) monitoração de rede de distribuição elétrica, controle de tráfego aéreo,...)
  16. 16. Aplicações de SE Sistemas de Reparo  Sistemas de Controle (conserto) (governar de forma (desenvolvem e aplicam adaptativa o plano para consertar comportamento de um problema sistema; ex: robôs, diagnosticado; ex: gerência de manutenção de redes produção,...) de comunicação, manutenção de sistemas de computação,...)
  17. 17. SHELL• "Shell" é uma ferramenta para construir SE, baseada em algum tipo de formalismo de representação de conhecimento (assim como um SGBD está baseado em algum tipo de modelo de dados).• "Shell" é um SE sem o conhecimento específico do domínio.
  18. 18. • Prototipagem rápida de SE;• Usam estruturas de dados e conhecimento pré-definidas (menos flexibilidade, porém mais rapidez e tranqüilidade para desenvolvedores);• Menor necessidade de treinamento de desenvolvedores de SE (é mais simples construir um SE com "shell").
  19. 19. Redes Neurais Artificiais Sistemas que possuem inspiração biológica, onde os modelos são desenvolvidos com base no que se sabe sobre os princípios de processamento neurofisiológico.
  20. 20. Breve Histórico• Em 1943 - McCullock e Pitts• Em 1949, por Frank RosenBlatt (perceptron)• Somente em 1972, Teuvo Kohonen (mapa Auto-organizável de características)• Em 1982, Hopfield, criou o “modelo de Hopfield”
  21. 21. Características Básicas de RNA’s• Componentes físicos:- conexões- elementos de processamento• Componentes não-físicos- padrões- funções
  22. 22. Funções• Linear
  23. 23. Funções• Hard-limiter ou step
  24. 24. Funções• Em rampa
  25. 25. Funções• Sigmóide
  26. 26. Funções• Gaussiana
  27. 27. Perceptron
  28. 28. Backpropagation
  29. 29. CONEXÕES
  30. 30. OCRReconhecimento da Fala e da EscritaAnálise de dados do mercado de açõesControle de processo industrialIdentificação de sinais de radarDiagnóstico médicoIdentificação de fraude em cartões de crédito

×