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Sistemas Especialistas
• sistema de
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Sistemas Especialistas
• sistema de
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Sistemas
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• primeiros sistemas foram construídos de
  forma incremental, ao longo de muito
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• idéia: separar a parte do sistema que trata
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Aplicações de SE
•   Sistemas de interpretação (deduz      •   Sistemas de Diagnóstico (deduz
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                                              diagnósticos médicos,
• Sistemas de Predição (deduz                 mecânicos,...)
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  situações; ex: predição de                  (comparam observações de
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  tráfego,...)                                com características
                                              consideradas necessárias para
                                              alcançar objetivos; ex:
                                              monitoração de rede de
                                              distribuição elétrica, controle de
                                              tráfego aéreo,...)
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Inteligência Artificial
            • Inteligência:
              “Qualidade ou
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              compreender e
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              facilmente”.
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                         (Computing
                         Machinery and
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A Inteligência Artificial é uma área da computação
 que procura tornar a máquina "inteligente", através
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  consideradas especificamente como humanas, tais
                        como:

 •   Compreensão de linguagens naturais;
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 •   jogos de estratégia;
 •   demonstração automática de teoremas;
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 •   sistemas de consulta especializados.
Inteligência Artificial (IA)
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• É um meio para o estudo da própria
  inteligência.
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• Usado para determinar
  se uma máquina
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Redes Neurais Artificiais
             • Sistemas que possuem
               inspiração biológica,
               onde os modelos são
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               base no que se sabe
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               processamento
               neurofisiológico.
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”
Características Básicas de RNA’s
• Componentes físicos:
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• Componentes não-físicos
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sistemas especialistas

  • 1. Sistemas Especialistas • sistema de computação que executa funções semelhantes às normalmente executadas por um especialista humano , ou...
  • 2. 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.
  • 3. 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");
  • 4. Aplicações de SE • Sistemas de interpretação (deduz • Sistemas de Diagnóstico (deduz descrições a partir de observações; possíveis problemas a partir de ex: compreensão de fala, análise de observações ou sintomas; ex: imagens...) diagnósticos médicos, • Sistemas de Predição (deduz mecânicos,...) conseqüências a partir de • Sistemas de Monitoração situações; ex: predição de (comparam observações de tempo, clima, predição de comportamento de sistemas, tráfego,...) com características consideradas necessárias para alcançar objetivos; ex: monitoração de rede de distribuição elétrica, controle de tráfego aéreo,...)
  • 5. Aplicações de SE • Sistemas de Reparo (conserto) • Sistemas de Controle (desenvolvem e aplicam plano (governar de forma para consertar problema diagnosticado; ex: manutenção adaptativa o de redes de comunicação, comportamento de um manutenção de sistemas de sistema; ex: robôs, computação,...) gerência de produção,...)
  • 6. SHELL • "Shell" é 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;
  • 7. Vantagens do Shell • Prototipagem rápida de SE; • Usam estruturas de dados e conhecimento pré-definidas (menos flexibilidade, mas mais rapidez e tranqüilidade para desenvolvedores); • Menor necessidade de treinamento de desenvolvedores de SE (é mais simples construir um SE com "shell").
  • 8. Inteligência Artificial • Inteligência: “Qualidade ou capacidade de compreender e adaptar-se facilmente”. • Artificial: Produzido pela arte ou pela indústria”. Aurélio Buarque de Holanda
  • 9. Histórico da IA • Raízes antes da 2ª • Lógica Formal Guerra Mundial • Psicologia Cognitiva • Pós Guerra • Computadores 1945-1954 desenvolvidos Pré-IA • Conferências Macy (Computing Machinery and Intelligence) sobre Cibernética
  • 10. Histórico da IA • Os anos formativos • Disponibilidade 1955-1960 crescente de O início da pesquisa em computadores IA • Linguagem IPL-I (Processamento da Informação) • Psicologia do Processamento da Informação
  • 11. Histórico da IA • Os anos de • Heurística desenvolvimento e • Robótica reorientação • Programas de Xadrez 1961-1970 A busca de solucionadores de problemas gerais
  • 12. Histórico da IA • Os anos de • MYCIN (Stanford) especialização e êxito, • Engenharia do 1971-1980 Conhecimento A descoberta de • PROLOG sistemas baseados no conhecimento
  • 13. Histórico da IA • A corrida às • PROSPECTOR aplicações • Projeto Japônes de 1981 – Quinta Geração Concorrência • Várias companhias Internacional e corporativas e especulação empresariais de IA comercial
  • 14. 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.
  • 15. 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.
  • 16. Teste de Turing • Usado para determinar se uma máquina simula a inteligência humana.
  • 17. 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.
  • 18. Aplicações de IA • Ajudar médicos a analisar certos tipos de doenças; • manipular perguntas em inglês e respondê- las em inglês; • Programas compreendedores de circuitos.
  • 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. 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. Características Básicas de RNA’s • Componentes físicos: - conexões - elementos de processamento • Componentes não-físicos - padrões - funções
  • 30. Aplicações práticas de RNA’s • 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