A inteligência artificial é instituída como a capacidade de um equipamento de fazer funções que estão geralmente associadas à inteligência humana, tais como o raciocínio, a aprendizagem e a auto-superação. A pesquisa no campo da Inteligência Artificial caracteriza-se na produção de máquinas pra automatização de tarefas que exigem um modo inteligente. A inteligência artificial é dividido em duas escolas de pensamento: a inteligência artificial usual e inteligência computacional. Raciocínio fundado em casos: auxílio a tomar decisões, durante o tempo que se optam certos problemas concretos.
Sistemas especialistas: inferidas a partir de uma solução através do conhecimento prévio do contexto em que é aplicado e de algumas regras ou relações. Redes bayesianas: propõe soluções a começar por inferência estatística. Inteligência artificial baseada em comportamentos: sistemas complexos, que têm independência e conseguem auto-regular-se e controlar-se para melhorar. A inteligência computacional (assim como conhecida como inteligência artificial subsimbólica) envolve o desenvolvimento ou a aprendizagem iterativo (tendo como exemplo, transformações iterativas dos parâmetros em sistemas conexionistas).
O aprendizado é feito com apoio em detalhes empíricos. Máquina de vetores suporte: sistemas que permitem o reconhecimento de padrões genéricos de extenso potência. Redes neurais: sistemas com grandes capacidades de reconhecimento de padrões. Modelos ocultos de Markov: aprendizagem baseada em dependência temporal de eventos probabilísticos. Sistemas difusos: técnicas pra fazer o raciocínio perante incoerência. Vem sendo amplamente utilizada na indústria moderna e em produtos de consumo de massa, como as máquinas de lavar roupa. Computação evolutiva: aplica conceitos inspirados pela biologia, tais como população, mutação e sobrevivência do mais apto para gerar soluções por diante melhores para um defeito.
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Esses métodos, por tua vez, dividem-se em algoritmos evolutivos (por exemplo, Aplicações em eventos hidrológicos extremos. Nos anos 1970, a mão de John Holland, surgiu uma das linhas mais promissoras da inteligência artificial: a dos algoritmos genéticos. São chamados portanto já que são inspirados pela melhoria biológica e na sua apoio genético-molecular.
Os algoritmos genéticos exercem divisão de uma família denominada algoritmos evolutivos, que acrescenta as estratégias de melhoria, a programação evolutiva e a programação genética e têm sido amplamente utilizados na calibração de parâmetros de modelos hidrológicos. A lógica fuzzy ou difusa baseia-se no relativo, o que foi percebido.
Este tipo de lógica assume dois valores aleatórios, porém contextualizados e relacionados entre si. Tais como, uma pessoa que mede 2 metros é definitivamente alguém alta, se de imediato foi tomado o valor de pessoa baixa e foi determinado em 1 metro.
Ambos os valores estão contextualizados pessoas e que se referem a uma capacidade métrica linear. Esta claro ideia nasceu em um postagem de Lofti A. Zadeh publicado em 1965, intitulado “Fuzzy Sets” (Conjuntos Difusos). A lógica fuzzy permite simbolizar de modo matemática, conceitos ou conjuntos imprecisos, tais como dias frios, meses quentes, pessoas altas, baixos salários, ensopados com muito tempero, professores insuficiente valorizados, etc., Mas há que ter em conta que a idéia em si é que as coisas não são brancas ou negras, contudo que existem infinitos tons de cinza vem neste instante desde a data dos primeiros grandes filósofos como Platão.
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