- Page 3: Vostè és lliure de: Creative Comm
- Page 7 and 8: ÍNDEX SESSIÓ 1: Origen de la inte
- Page 9 and 10: SESSIÓ 18: Representació basada e
- Page 11: 5.7.1. Descripció de la pràctica
- Page 14 and 15: 1. Origen de la intel·ligència ar
- Page 16 and 17: Cerca Resoldre un problema implica
- Page 19 and 20: SESSIÓ 2: Exemples dins de la IA
- Page 21 and 22: Missioners i caníbals La caracter
- Page 23 and 24: Herència El problema de l’herèn
- Page 25 and 26: SESSIÓ 3: Introducció al LISP (1/
- Page 27 and 28: compte que en aquell moment no hi h
- Page 29 and 30: CONS La funció CONS servirà per c
- Page 31: Vegeu [Golobardes2002a]p15-p17 RESU
- Page 35 and 36: Vegeu els exemples següents [Golob
- Page 37 and 38: 2.1.10. La funció LAMBDA De la mat
- Page 39 and 40: SESSIÓ 5: Introducció al LISP (3/
- Page 41 and 42: REMPROP La primitiva REMPROP permet
- Page 43 and 44: 2.1.16. Lectura i escriptura En aqu
- Page 45: DRIBBLE La funció DRIBBLE ens perm
- Page 48 and 49: Què hi ha en el document? 1. L’e
- Page 50 and 51: 3. Resolució de problemes cerca 3.
- Page 52 and 53: que aquest ordre ens porti a explor
- Page 54 and 55: [Ginsberg1993]p23-p26,p52-p54 [Gol
- Page 56 and 57: principi. Així es garanteix tenir
- Page 58 and 59: 2. mentre (oberts != cjt_buit) i (n
- Page 60 and 61: ; Ordena la llista segons la proxim
- Page 62 and 63: Heurístiques Hi ha moltes heuríst
- Page 64 and 65: Exemple: (setf (get 'A 'fills) '(B
- Page 67 and 68: SESSIÓ 10: Cerca primer el millor
- Page 69 and 70: ) (get 'D 'fills) '(H) (get 'D 'cos
- Page 71: - Mantindrem llista d'oberts i de t
- Page 74 and 75: Problema de satisfacció de restric
- Page 77 and 78: SESSIÓ 12: Cerca amb adversari - C
- Page 79 and 80: Algorisme MiniMax - Versió 1 La pr
- Page 81: Vegeu [Ginsberg1993]p92-p93 3.4.3.
- Page 84 and 85:
Per il·lustrar aquest efecte, supo
- Page 86 and 87:
Així doncs, per tal de realitzar l
- Page 88 and 89:
- Considerarem la funció d’avalu
- Page 90 and 91:
Document PRÀCTICA 1: CERCA - Intel
- Page 93 and 94:
SESSIÓ 15: Introducció - Represen
- Page 95 and 96:
Així doncs, anomenarem adquisició
- Page 97 and 98:
Nom jugador Alçada Pes Bateja - Ll
- Page 99 and 100:
2. Si l’atribut A té algun valor
- Page 101 and 102:
SESSIÓ 16: Representació basada e
- Page 103 and 104:
Alguns P’s no són Q’s: ( P( x)
- Page 105 and 106:
SESSIÓ 17: Representació basada e
- Page 107 and 108:
de regles que comprengui el sistema
- Page 109 and 110:
On, normalment, la base de coneixem
- Page 111 and 112:
SESSIÓ 18: Representació basada e
- Page 113 and 114:
Si voleu conèixer més detalls de
- Page 115 and 116:
6. L’objectiu de la interfície a
- Page 117 and 118:
SESSIÓ 19: Representació basada e
- Page 119 and 120:
emparellament aproximat entre les r
- Page 121 and 122:
SESSIÓ 20: Raonament no monòton (
- Page 123 and 124:
Si rebutgem (2), cal que revisem la
- Page 125 and 126:
• L’ordre1 arriba a la conclusi
- Page 127 and 128:
satisfan el predicat P són aquells
- Page 129 and 130:
SESSIÓ 21: Raonament no monòton (
- Page 131 and 132:
- Què passa si després de trobar
- Page 133 and 134:
Així doncs, la regla: Sospitós( x
- Page 135 and 136:
SESSIÓ 22: Raonament estadístic (
- Page 137 and 138:
Ens podríem plantejar de represent
- Page 139 and 140:
Com es combinen les regles? Un cop
- Page 141 and 142:
Problemes dels factors de certesa U
- Page 143 and 144:
SESSIÓ 23: Raonament estadístic (
- Page 145 and 146:
La teoria Dempster-Shafer versus un
- Page 147 and 148:
SESSIÓ 24: Raonament estadístic (
- Page 149 and 150:
“L’Anna pertany al conjunt de l
- Page 151 and 152:
Composició dels valors Dins de la
- Page 153 and 154:
SESSIÓ 25: Xarxes semàntiques, fr
- Page 155 and 156:
Herència estructural L’herència
- Page 157 and 158:
Frames Els frames són una altra ma
- Page 159 and 160:
SESSIÓ 26: Operacions entre frames
- Page 161 and 162:
* Valors. En aquest exercici no tin
- Page 163 and 164:
En aquest punt, s’ha de decidir p
- Page 165 and 166:
posteriori de la creació) consiste
- Page 167 and 168:
informació. D’altres polítiques
- Page 169 and 170:
SESSIÓ 27: Exemples de representac
- Page 171 and 172:
Roles: atributs que representen a g
- Page 173 and 174:
RESUM Amb aquesta sessió finalitze
- Page 175 and 176:
SESSIÓ 28: Pràctica representaci
- Page 177 and 178:
2. Recordeu que la pràctica de rep
- Page 179 and 180:
SESSIÓ 29: Introducció a l’apre
- Page 181 and 182:
Evidentment, a la bibliografia hi h
- Page 183 and 184:
Generalitat / Capacitat d’abstrac
- Page 185 and 186:
estàndard) es poden oferir resulta
- Page 187 and 188:
Val a dir que, malgrat que establim
- Page 189 and 190:
SESSIÓ 30: Aprenentatge inductiu (
- Page 191 and 192:
1. Regles de selecció. Són aquell
- Page 193 and 194:
[Winston1992]p349-p359 Heurístique
- Page 195 and 196:
Pas 2.4 Altrament, ignoreu la difer
- Page 197 and 198:
SESSIÓ 31: Aprenentatge inductiu (
- Page 199 and 200:
L’objectiu d’aquest algorisme c
- Page 201 and 202:
exemple. En total X conté 8 exempl
- Page 203 and 204:
SESSIÓ 32: Aprenentatge inductiu (
- Page 205 and 206:
Podem observar que una funció típ
- Page 207 and 208:
SESSIÓ 33: Aprenentatge analògic
- Page 209 and 210:
- Com s’identifica la correspond
- Page 211 and 212:
Observacions Davant d’aquest prim
- Page 213 and 214:
Si no (progressa) s’emmagatzema l
- Page 215 and 216:
SESSIÓ 34: Aprenentatge analògic
- Page 217 and 218:
Observacions Aquest sistema mostra
- Page 219 and 220:
SESSIÓ 35: Aprenentatge analògic
- Page 221 and 222:
Memòria de casos La memòria de ca
- Page 223 and 224:
la qual pertany el cas recuperat co
- Page 225 and 226:
Podríem aplicar com a funció de s
- Page 227 and 228:
SESSIÓ 36: Aprenentatge basat en e
- Page 229 and 230:
5.4.2. Descripció d’EBL La maner
- Page 231 and 232:
Pas 1. Construeix una explicació q
- Page 233 and 234:
SESSIÓ 37: Aprenentatge basat en e
- Page 235 and 236:
1. incompleta, 2. incorrecta, 3. in
- Page 237 and 238:
És una arquitectura integrada que
- Page 239 and 240:
SESSIÓ 38: Aprenentatge evolutiu -
- Page 241 and 242:
* Actualment s’està produint un
- Page 243 and 244:
Esquema global La figura següent m
- Page 245 and 246:
Creuament En primer lloc es definei
- Page 247 and 248:
Un exemple complet i simple Vegeu u
- Page 249 and 250:
Predicció de sistemes dinàmics.
- Page 251 and 252:
SESSIÓ 39: Aprenentatge connexioni
- Page 253 and 254:
1. L’activitat d’una neurona é
- Page 255 and 256:
5.6.2. La neurona artificial L’ob
- Page 257 and 258:
La neurona artificial (PE) -i al ma
- Page 259 and 260:
SESSIÓ 40: Aprenentatge connexioni
- Page 261 and 262:
Van intentar generalitzar el mètod
- Page 263 and 264:
[Garrell2002b] [Golobardes1996] L
- Page 265 and 266:
- Control de navegació d’automò
- Page 267 and 268:
No supervisat - feedforward Learnin
- Page 269 and 270:
RESUM Amb aquesta sessió hem final
- Page 271 and 272:
SESSIÓ 41: Aprenentatge artificial
- Page 273 and 274:
Vegeu l’enunciat de la pràctica
- Page 275 and 276:
SESSIÓ 42: Exercicis d’aprenenta
- Page 277 and 278:
L'objectiu d'aquest sistema és que
- Page 279 and 280:
RESUM Amb aquesta sessió es finali
- Page 281 and 282:
SESSIÓ 43: Introducció - PLANIFIC
- Page 283 and 284:
Al llarg d’aquest capítol ens ce
- Page 285 and 286:
O bé: O1: Joan a la Lluna O2: Mari
- Page 287 and 288:
Hipòtesis Al llarg de l’article
- Page 289 and 290:
SESSIÓ 44: STRIPS - PLANIFICACIÓ
- Page 291 and 292:
2. I els literals negatius (anomena
- Page 293 and 294:
I suposem que la teoria del domini
- Page 295 and 296:
SESSIÓ 45: Cerca a través dels es
- Page 297 and 298:
Algorisme PROGWS L’algorisme PROG
- Page 299 and 300:
RESUM En aquesta sessió hem analit
- Page 301 and 302:
SESSIÓ 46: Cerca a través dels pl
- Page 303 and 304:
Els links causals s’usen per dete
- Page 305 and 306:
: és el factor de branqueig (= nom
- Page 307 and 308:
SESSIÓ 47: Relaxacions de POP - PL
- Page 309 and 310:
3. Detalls d’implementació. Conv
- Page 311 and 312:
RESUM En aquesta sessió hem estudi
- Page 313 and 314:
SESSIÓ 48: Algorisme UCPOP - PLANI
- Page 315 and 316:
On Delta_i correspon a cadascuna de
- Page 317 and 318:
Una cartera B a casa i un objecte D
- Page 319 and 320:
SESSIÓ 49: Exercicis de planificac
- Page 321 and 322:
4. Un pla (que satisfaci l'objectiu
- Page 323 and 324:
que hi ha al magatzem (HAB_3); que
- Page 325 and 326:
SESSIÓ 50: Resolució de problemes
- Page 327 and 328:
Així doncs, la representació del
- Page 329 and 330:
Si, tot i així, fos el paradigma e
- Page 331 and 332:
- Altres restriccions: el paquet s
- Page 333 and 334:
BIBLIOGRAFIA LLIBRES Inteligencia a
- Page 335 and 336:
CERCA - Intel·ligència artificial
- Page 337 and 338:
REPORTS DE RECERCA Fuzzy systems -
- Page 339 and 340:
GLOSSARI BENCHMARK En aquest contex