Practica equipo 5

Practica equipo 5 https://sites.google.com/site/archivosia4cm1/exposiciones/practicaeq5.docx?attredirects=0&d=1

EQUIPO 7: SISTEMAS EXPERTOS EN PROLOG

PRESENTACIÓN

PRÁCTICA

PRACTICA DEL EQUIPO 6

PRACTICA 6

https://sites.google.com/site/archivosia4cm1/exposiciones/practican.6-Equ6.docx?attredirects=0&d=1

Practica 3

Equipo 3

Listas

Descargar

Modificamos  nuestra pratica.... a consecuencia que la mayoria no le entendio a la anterior.

Practica equipo 2

Practica
Ejercicio 1
Considérese el caso de  calcular el factorial de  un número .
El factorial de  un numero, es el producto del numero por todos los enteros positivos  que lo preceden.

• Así el factorial de 5 es 120, es decir ; 5x4x3x2x1= 120 
• Por definición el factorial de 0 es 1.

Elabore la rutina para efectuar el calculo en PROLOG  usando recurren cía.

Practica equipo 1

Estructuras del lenguaje.

DESCARGAR.

EDIFICIOS INTELIGENTES EQUIPO 6

EDIFICIO INTELIGENTE  TORRE ALMOHADILLA  EQUIPO 6

Es un edificio de 26 pisos que contiene más de 231 apartamentos inteligentes con más de la mitad de revisar la pintoresca zona de la Bahía de negocios de Dubai, mientras que las restantes mirando hacia el centro de la pieza de Dubai, el Burj Dubai Tower. Dentro de la Pad, habrá una recopilación de diferentes tamaños apartamentos, que van desde apartamentos tipo estudio, 1 dormitorios, 2 dormitorios, de estudio lofts, 1 dormitorio y 2 dormitorios lofts lofts.

Tiene una eficiencia de más del 87% que representa una de las más altas en Dubai, y se ha vendido a la tasa más alta que cualquier equipo convencional de apartamentos en representación de uno de los más altos retornos sobre la inversión de cualquier nuevo diseño de construcción en Dubai.

Es una propuesta realmente única, la primera Cyber Arquitectura de su clase totalmente integrado para un edificio residencial orientada a la moda y ser conocido edificio residencial en Dubai, así como el mundo. Se encarnan el espíritu de la tecnología y mirar con optimismo al siglo 21 como una nueva forma de vida para la multitud y procedentes de las pastillas de La Torre. La Torre Almohadilla Cyber Arquitecura es realmente la que le lleva a "Vivir el futuro".

APUNTES DEL PRIMER DEPARTAMENTAL

Aquí están los apuntes enviados por la profesora:

https://sites.google.com/site/archivosia4cm1/exposiciones/APUNTESIA.zip?attredirects=0&d=1

Implicación


Si llueve te mojas


P:   Si llueve
Q:  Te mojas


 P-->Q




Implicación

El ser rico es una condición suficiente para ser feliz


P:   Es rico
Q:  Es Feliz


P-->Q

Lógica Proposicional

Implicacion

* Si el circuito no funciona entonces, el diseño esta mal.

    P= El circuito no funciona

    Q= El diseño esta mal

  

    P -> Q

Bicondicional

* Ser rico significa lo mismo que ser feliz

  P= Ser rico

  Q= Ser feliz

  P <--> Q

Logica Propocional equipo 6

LOGIACA PROPOSITIVA EQUIPO 6

https://sites.google.com/site/archivosia4cm1/exposiciones/Ej.L%C3%B3gicaPropositivaE5.docx?attredirects=0&d=1

Ej. Lógica Propositiva E5

Si no le pongo gasolina al carro no puedo salir al cine

¬P => ¬Q

P  Si no le pongo gasolina al carro

Q Salir al cine

Representar las estructuras de los siguientes  enunciados.

1. No es rico ni es feliz:  ¬P ^ ¬Q
2. Es necesario ser pobre para ser feliz:  Q => ¬P 
3. El ser rico es una condición suficiente para ser feliz:  P => Q
4. El ser rico es una condición necesaria para ser feliz:  P => Q
5. No se es feliz cuando se es rico:  P => ¬Q
6. Ser rico significa lo mismo que ser feliz:  P <=> Q
7.  El es pobre, o es rico y feliz:  ¬P v (P ^ Q)

Ej. Lógica Propositiva E1

Equipo No. 1 

Ejemplo Condicional.

Si tengo dinero y tengo tiempo entonces voy al cine.

P ^ Q => S 

Donde:

     P = Tengo dinero
     Q = Tengo tiempo
     S = Voy al cine 

Ejercicio. Sean las preposiciones

P = es rico

Q = es feliz

Representar las estructuras de los siguientes  enunciados.

1. No es rico ni es feliz:  ¬P ^ ¬Q
2. Es necesario ser pobre para ser feliz:  Q => ¬P 
3. El ser rico es una condición suficiente para ser feliz:  P => Q
4. El ser rico es una condición necesaria para ser feliz:  P => Q
5. No se es feliz cuando se es rico:  P => ¬Q
6. Ser rico significa lo mismo que ser feliz:  P <=> Q
7.  El es pobre, o es rico y feliz:  ¬P v (P ^ Q)

EQUIPO 4

¿Qué  es la teoría de juegos?


La teoría de juegos  fue desarrollada en la década de 1940 por John von Neumann
y Oscar Morgentren. Las ideas principales de esta teoría se extrajeron de juegos
bien conocidos como el ajedrez, el bridge, solitario, domino y damas.

Se puede aplicar al análisis de cualquier comportamiento competitivo,
 incluyendo juegos ordinarios, economía, guerra y la competencia biológica

Exposición equipo 2

Sistemas Expertos

Descargar 

Exposición Equipo 1

Redes Neuronales.

Descargar.

Video adicional: http://www.youtube.com/watch?v=0MIV6QbkhzY

Exposición Equipo 3

IMPLANTES CEREBRALES

Descargar

Videos adiocionales E3

Equipo 3. Videos adicionales:

Este habla de la implementacion del DBS(Estimulacion Cerebral Profunda).
http://www.youtube.com/watch?v=bOhiGUCfVbE
 
Avances en el implantes cerebrales
http://www.youtube.com/watch?v=dvSY_lylnLk

Si desean descargarlos aquí les dejo las instrucciones para hacerlo: http://ia4cm1.blogspot.com/2010/08/como-descargar-videos.html

Como descargar videos.

1. Ir a esta pagina: http://www.movier.tv/
2. Descargar el programa MOVIER.
3. Instalar el programa, una vez instalado ábranlo y en la barra de direcciones del programa copien la dirección del video a descargar.
4. Seleccionen el formato con el que quieran descargarlo y la ubicación del archivo.

Existen otros programas para descargar vídeos de youtube como este otro: YOUTUBE-DOWNLOADER. http://www.youtubedownloaderhd.com/

LAS TRES LEYES DE LA ROBOTICA - EQUIPO 7

Las tres leyes de la Robótica segun Isaac Asimov. Uno de los grandes pioneros de la ciencia ficción, conocido por sus obras Fundaciones, Yo Robot entre otras.

1.Un robot no debe dañar a un ser humano o, por su inacción, dejar que un ser humano sufra daño. 

2.Un robot debe obedecer las órdenes que le son dadas por un ser humano, excepto si estas órdenes entran en conflicto con la Primera Ley.

3.Un robot debe proteger su propia existencia, hasta donde esta protección no entre en conflicto con la Primera o la Segunda Ley.

 

EDIFICIOS INTELIGENTES-EQUIPO 7

Nais Aquarium

Nais Aquarium se encuentra ubicado en el centro comercial Oakland mall, cuenta con un complejo de 15 acuarios dentro del Restaurante, el Lounge y el área familiar. Con una dimensión de 12 x 6 metros y capacidad de 30,000 galones de agua salada, el Acuario principal de Nais Aquarium es el Acuario Móvil más grande del Mundo, exhibiendo 450 peces de 38 especies exóticas, incluyendo tiburones, mantarrayas y anguilas.

Debido a la planeación interna del restaurante, la iluminación, temperatura y ventilación, puede ser considerado un edificio inteligente.

CIC - IPN (Centro de Investigación en Computación)

Considerado uno de los centros de investigación más grandes en Latinoamérica. Cuenta con las características de innovación necesarias para poder conocerse como edificio inteligente, desde su diseño arquitectónico hasta sus interiores modernos y confortables.

Biografía de Frank Rosenblatt

FRANK ROSENBLATT

(1928 - 1969)

* Nació en Nueva York, Estados Unidos en 1928.

* Estudió psicología social en la Cornell University, doctorándose en Psicopatología Experimental   en 1956.

* Desarrollo en el Aeronautical Laboratory de la Cornell University el "Perceptron" (Mark 1), máquina capaz de aprender mediante un sistema de red nerviosa que simula procesos del cerebro humano.

El Perceptrón suponía la unión entre el Pandemonium de Selfridge y las neuronas de McCulloch y Pitts.

El primer prototipo fue desarrollado mediante una computadora IBM 704 en 1957.

* Publico en 1958 "The Perceptron: A Probabilistic Model for Information Storage and Organization in the Brain", en la Psychological Review. Esta experiencia, alentó la creencia de que no estaba lejano el desarrollo de máquinas inteligentes, en las que se reprodujesen de forma compleja las funciones observadas por la neurobiología.

 

  PERCEPTRONES

 

Rosenblatt rechazó el uso que McCulloch y Pitts hicieron de la lógica simbólica aplicada a las redes y defendió métodos probabilísticos, y los llamó “perceptrones” a unas redes McCulloch-Pitts capaces de modificar los pesos de sus conexiones si las respuestas de la red no eran las correctas y demostró que estas redes se podían entrenar para clasificar ciertos patrones en iguales o distintos, por tanto que eran capaces del reconocimiento de formas sencillas.

 

 Las unidades y conexiones que se muestran son sólo ilustrativas y no reflejan totalmente la complejidad del modelo

Aportaciones Temario Equipo 3

INTEIGENCIA ARTIFICIAL

*  La Inteligencia Artificial es una disciplina que nos permite simular la realidad.

*  Utiliza Herramientas Automatizadas (Programación, Ingeniería del Software, Hardware) que le

    permitan representar las habilidades cognositivas del ser humano u otros animales.

*  Su finalidad es proporcionar conocimiento al usuario de esta tencnología.

CASA INTELIGENTE- EQUIPO 7

https://sites.google.com/site/archivosia4cm1/exposiciones/DISE%C3%91ODEUNACASAINTELIGENTE.docx?attredirects=0&d=1

investigacion sobre vision artificial para ciegos de nacimiento equipo 7

Podremos ver sin los ojos


A finales de la presente década los ciegos de nacimiento podrán recuperar la visión mediante un sistema que conecta directamente al cerebro con el mundo exterior sin necesidad de pasar por los ojos, mediante un dispositivo que no usa cables. La capacidad visual será suficiente para leer y desplazarse. Por Mohamad Sawan.

Recientemente se han creado numerosos dispositivos médicos inteligentes. Entre ellos se encuentran el estimulador cardiaco, el controlador urinario y el estimulador visual. Estos dispositivos se dedican a la recuperación o mejora de las funciones neuromusculares de los pacientes, a través de los sistemas nerviosos central y periférico. El estimulador visual cortical se dedica a la creación de una visión adecuada a las personas que padecen ceguera desde su nacimiento.

En la actualidad se exploran tres aproximaciones diferentes al desarrollo de una visión artificial. Mientras que unos investigadores trabajan sobre el nervio óptico, otros intentan replicar el funcionamiento de la retina para devolverle la visión. La tercera aproximación consiste en unir el sistema de visión artificial directamente al córtex-visual, corcocircuitando de alguna forma el nervio óptico.

Dirigirse directamente al cerebro ignorando la retina y el nervio óptico es el principio del estimulador visual cerebral (SVC) en el que trabajamos. El interés de esta técnica en particular es que puede ser aplicada a la mayoría de los pacientes ciegos.

El SVC agrupa a una cámara integrada en un controlador externo y se destina a reemplazar la función del ojo. El controlador externo capta las imágenes y las transmite al paciente por medio de un estimulador implantado en el córtex visual a través de una matriz de bioelectrodos.

Para conseguirlo, se basa en el principio según el cual la inyección de una corriente con la ayuda de una pareja de electrodos implantados en el córtex, genera un punto luminoso en el campo visual del paciente ciego, cuya intensidad depende de las características de la corriente de estimulación. De esta forma, la imagen captada por la cámara externa puede ser reconstruida, generando un grupo de puntos luminosos adecuadamente controlados.

Mejores ventajas tecnológicas

Nuestros trabajos en este proyecto comenzaron en 1994 y se completaron en el verano del año pasado con la puesta a punto de un prototipo no implantable de muestra. Aunque un equipo de investigadores norteamericanos de Nueva York ha presentado un modelo de ojo electrónico que ha permitido a un ciego recuperar parcialmente la visión, nuestra tecnología tiene otras ventajas.

En primer lugar la imagen es más precisa: el chip implantado directamente en el cerebro contiene 625 puntos luminosos repartidos en un centímetro cuadrado. Esta resolución permite una capacidad visual de aproximadamente 20/30, lo que parece suficiente para los desplazamientos y la lectura.

Por otro lado, la conexión directa mediante hilo entre el procesador externo y el estimulador implantable no es necesaria, ya que las imágenes, las órdenes y la energía, así como los datos recogidos, se transmiten por vía electromagnética bidireccional.

Nuestro equipo se ha asociado ahora al Instituto Neurológico de Montreal de la Universidad McGill, con la finalidad de pasar a la experimentación en vivo. A continuación procederemos a la miniaturización del sistema para, a finales de la presente década, conseguir que los ciegos de nacimiento puedan descubrir la visión.

Mohamad Sawan es doctor ingeniero, catedrático y profesor titular. Director del Laboratorio PolySTIM y del Centro de Investigación ReSMiQ.
Escuela Politécnica de Montreal (Canadá), Departamento de Genio Eléctrico y Genio Informático.



Barraquer estudia un chip para ofrecer visión a ciegos de nacimiento

El catedrático de Cirugía Ocular Joaquín Barraquer estudia colocar un chip electrónico en la corteza cerebral, que recibiría las señales de un dispositivo exterior, para dotar de visión artificial en casos de ceguera de nacimiento, falta de globo ocular o nervio óptico muy dañado. El catedrático y director del Instituto Universitario Barraquer y la Escuela Profesional de Oftalomología afirmó que este proyecto aún está «en sus principios» y se experimenta con animales.

3 Leyes de la Robotica EQUIPO 6

 3 LAWS OF ROBOTICA EQUIPO 6

En ciencia ficción las tres leyes de la robótica son un conjunto de normas escritas por Isaac Asimov, que la mayoría de los robots de sus novelas y cuentos están diseñados para cumplir. En ese universo, las leyes son "formulaciones matemáticas impresas en los senderos positrónicos del cerebro" de los robots (lo que hoy llamaríamos ROM). Aparecidas por primera vez en el relato Runaround (1942), establecen lo siguiente:


Un robot no debe dañar a un ser humano o, por su inacción, dejar que un ser humano sufra daño.


Un robot debe obedecer las órdenes que le son dadas por un ser humano, excepto si estas órdenes entran en conflicto con la Primera Ley.


Un robot debe proteger su propia existencia, hasta donde esta protección no entre en conflicto con la Primera o la Segunda Ley.

Esta redacción de las leyes es la forma convencional en la que los humanos de las historias las enuncian; su forma real sería la de una serie de instrucciones equivalentes y mucho más complejas en el cerebro del robot.

  

Asimov atribuye las tres Leyes a John W. Campbell, que las habría redactado durante una conversación sostenida el 23 de diciembre de 1940. Sin embargo, Campbell sostiene que Asimov ya las tenía pensadas, y que simplemente las expresaron entre los dos de una manera más formal.

INTRODCUCCION ALA INTELIGENCIA ARTIFICAIL Y BIBLIOGRAFIA ALLEN NEWEL EQUIPO 6

RESUSMEN DE FUNDAMENTACION DEL TEMARIO

INTRODUCCION ALA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EQUIPO 6

ACTIVIDAD 1:

Como disciplina de computación tiene com o objetivo la construcción de programas que implemente habilidades del ser humano cmo son razonamiento, la compresión etc.Para entender los procesos mencionados debemos conocer las herramientas que puedan ayudar o mdelar estos mismos.La materia de introducción ala inteligencia artificial presentan conceptos de programación pasando por conceptos que tratan la búsqueda de soluciones y modelosde representación del conocimiento.

Esta asignatura proporciona elementos que desarrolan habilidades de análisis de sistemas.

APORTACIONES:

 Organos artificiales

 Sistemas de producción en las empresas automatizados

 Domotica.

EQUIPO 6
ACTIVIDAD 2:

ALLEN NEWELL (1927-1992)

• Graduado de Stamford                                                                                            

• Informático que utilizo la heurística

• “Haga lo que usted ame, quiera lo que usted hace”

• “No se preocupe de lo intrínseco o de lo elegante que usted es o cualquier persona es”

• Contribuyó al lenguaje de procesamiento de información (IPL) (1956)

Biografías Marvin Lee Minsky y Hubert Dreyfus Equipo 2

Marvin Lee Minsky

• Nacido en Nueva York el 9 de agosto de 1927.
• Científico estadounidense considerado uno de los padres de las ciencias de la computación y cofundador del laboratorio de inteligencia artificial del Instituto Tecnológico de Massachusetts. 
• Graduado en la Universidad de Princeton en 1950.Y actual profesor Toshiba de los medios de comunicación y las ciencias en el Instituto Tecnológico de Massachusetts.
• Construyo el 1er simulador de redes neuronales, y escribió el libro “Perceptrones”.
• Investigaciones: manos mecánicas y otros periféricos de robots.

Hubert Dreyfus

• Nacido el 15 de Octubre de 1929 en Terre Haute, Indiana
• Profesor de filosofía en la universidad de California, ya que sus intereses principales son la fenomenología,  el existencialismo y la filosofía tanto la psicología y la literatura, así como aplicaciones filosóficas de la  inteligencia artificial.
• Fue el primero en oponerse al pensamiento filosófico que se tenía de la I.A. y decía que las supercomputadoras les fallaba el pensamiento autónomo.

Documento Visión Automatizada Equipo 7

 Trabajo en Word - Visión Automatizada

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Importante!!!!

Hola!!! bueno me tome la libertad de editar los titulos de cada entrada en el Blog por favor si vas a subir algo pon el titulo como los otros equipos ya sea el caso de acuerdo a cada tarea da el mismo formato al titulo, para darle buena vista!!! atte Daniela

Exposición Equipo 6

Robótica.

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Exposición Equipo 7

Visión artificial.

Descargar presentación.

Exposición Equipo 5

Edificios Inteligentes

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Instrucciones para subir archivos (archivos de word, power point, etc) al blog.

Estas son las instrucciones para subir archivos (archivos de word, power point, etc) al blog. Da clic en la imagen.

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Aportaciones de Temario Equipo 7

APORTACIÓN DEL EQUIPO

1.- Programas que generan respuestas en el lenguaje del usuario.
2.-Los autómatas son programas con un proceso fijo.
3.- Software empresarial con capacidad de respuesta y evaluación dependiendo de la empresa.

Aportaciones de Temario Equipo 1

Equipo 1.

Aportaciones de la inteligencia artificial.

• Se ve la creación de sistemas computacionales
• Lenguajes de programación para resolver programas
• Se relaciona con las disciplinas como psicología, computación entre otras
• Simula la realidad
• Utiliza herramientas automatizadas para hacer sistemas
• Proporciona contenido e información del sistema
• Permite representar habilidades del ser
• El humano no interviene en el proceso del sistema
• Implementa las habilidades del humano
• Se alterna con sistemas de información
• Reduce riesgos para el hombre
• Puede diseñar órganos artificiales
• Casas inteligentes
• Sistemas de producción en las empresas
• Programas que generan respuestas en el idioma del usuario

Biografía Roger Schank Equipo 1

Equipo 1.

Información general

Nacido en 1946 es presidente y consejero delegado de Artes socrático, visionario en la inteligencia artificial, junto con La Salle Universidad de Barcelona, Schank creó el Instituto para las Ciencias del Aprendizaje.

Schank fue anteriormente profesor de ciencias de la computación y psicología en la Universidad de Yale y director del Proyecto de Inteligencia Artificial de Yale.

En 1989 fue contratado por la Universidad Northwestern para fundar el Instituto de Ciencias del Aprendizaje, que más tarde fue absorbida por la Escuela de Educación como un servicio separado, y ayudó a fundar el Centro para el Aprendizaje en Ciencias de la Universidad Carnegie Mellon .

Schank fue nombrado director general de aprendizaje de Donald Trump 's Universidad Trump.

Influencia

Schank es uno de los primeros contribuyentes influyentes para la inteligencia artificial y la psicología cognitiva en los años 1970 y 1980. 

Schank por otra parte señaló que la memoria era en forma de sentido 'cuentos' (no meramente inerte descontextualizado de la información) y que la resolución de problemas mediante el uso avanzado "casos" o ejemplos almacenados en la memoria, desarrollo su teoría a la que llamó "dependencia conceptual". Schank, exponía, a grandes rasgos, que la sintaxis no existía, no totalmente, para el la sintaxis solo era una pequeña parte de la comprensión lingüística.

Semántica Primitivas

Schank considera varias clases de conceptos, más o menos correspondiente a las principales categorías gramaticales: los objetos físicos (ver los nombres), la acción (véase verbos), los atributos de los objetos (véase adjetivos) y los atributos de la acción (véase adverbios). Además, dos clases de definir el contexto: el lugar y la hora.

El sistema se basa en la teoría de la dependencia de Schank conceptual. Es decir que todos los verbos de todas las lenguas pueden expresarse con un número pequeño de primitivas. Más que centrarse en el significado de cada palabra en una oración, que trata de identificar el significado global, tomando en cuenta el valor predeterminado.

Considera las acciones básicas de once años:

• Propel (aplicar una fuerza a algo)

• MOVE (mover una parte del cuerpo)

• GRASP (la captura de un objeto)

• Ingieren (ingesta, de un objeto animado)

• Torta de presión (física para desalojar a un objeto animado)

• PTRANS (mover un objeto físico)

• ATRAN (editar una relación abstracta, por ejemplo, la posesión)

• HABLAR (un sonido, el apoyo de una acción como "comunicar")

• ESPERA (aplicar su atención a una percepción o estímulo)

• MTRANS (Transferencia de Información)

• MBuild (creación de un nuevo pensamiento)

y las siguientes funciones conceptual (representado por la flecha de símbolos gráficos):

• ACTOR (se toma una acción animada)

• OBJETO (en que la medida es)

• BENEFICIARIO (acción)

• RAMA (puntos de partida y de llegada)

• ESTADO (valor de un atributo)

• INSTRUMENTO (elemento que contribuye a la acción)

También refleja las "modalidades" (pasado, futuro, condicional, la negación, el interrogatorio, la continuidad, de la transición, la transición tardía, no especificado) y la causalidad , y asigna valores numéricos a todo el estado elemental (por ejemplo, atribuir SALUD, un valor de -10 puede significar la muerte, -9 -8 o gravemente enfermo decir, 0 = normal, + 7 u 8 encajar = ...)

Schank se centra principalmente en términos de realización física, que es pertinente sólo en ciertos tipos de situaciones

Obras

• Roger Schank C. Lecciones en el Aprendizaje, e-Learning y Formación: Perspectivas y Orientación para el instructor Iluminado, Pfeiffer, 2005. ISBN 0787976660 .

• Schank, Roger C., El caimán y Jane Dick Mahwah: Lawrence Erlbaum, 2001, ISBN 0-805-83877-5 .

Biografías Alan Turign y Herbert A Simon Equipo 7

Alan Turing (1912-1954) 

*Matemático y pionero en la teoría del ordenador

*Realiza un ensayo sobre números calculables

*Colossus, uno de los primeros ordenadores

*Padre de la Inteligencia Artificial por su famosa prueba de Turing

*‘Test de Turing’, el cual se basa en la idea siguiente: si una persona se comunica sólo a través de un terminal con otras dos partes, que están escondidas,, y no se puede discriminar a través de preguntas cuál de ambas partes es una persona y cuál es un ordenador, entonces no se puede negar que la máquina muestra la cualidad que, en las personas, se llama ‘inteligencia’

*Turing demostró que para cualquier sistema de sus máquinas que sea necesario para efectuar algoritmos cada vez más complicados existe una máquina de Turing capaz de hacerlo todo ella sola. Tal máquina hipotética recibe el nombre de ‘máquina de Turing universal’, y su existencia teórica pone de manifiesto que el concepto de máquina de Turing es de una versatilidad sin fin, al permitir que cualquier incremento de la complejidad del algoritmo pueda ser aceptado por una lista más larga de especificaciones

Herbert A Simón (1919-2001)
*Político y Científico
   
*1948 participo en la administración pública en el plan Marshall

*Investigador de Psicología

*CaMeRa (Modelo usado en el razonamiento visual)

*EPAM (Simula la percepción y la memoria)

*Psicología científica

*Gran parte de sus investigaciones se concentraron en desarrollar un método de carácter más científico y matemáticamente mucho más riguroso para las ciencias sociales.

*Realizó complejos modelos de simulación y lideró proyectos muy ambiciosos en el campo de la psicología del conocimiento.

Introducción IA

Introducción Inteligencia Artificial.

Inteligencia artificial.

La IA tiene por objeto el estudio del comportamiento inteligente en las maquinas, este supone comunicarse y actuar en entornos complejos.

Metas:

Desarrollo de máquinas que puedan comportarse inteligentemente.
Llegar a comprender el comportamiento ya sea en máquinas en humanos o en otros animales.

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