- 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 34 and 35: IF La seva estructura està formada
- Page 36 and 37: 2.1.8. Definició de variables loca
- Page 38 and 39: Paràmetres clau Els paràmetres cl
- Page 42 and 43: LOOP El funcionament de la primitiv
- Page 44 and 45: Tingueu present la descripció recu
- Page 47 and 48: SESSIÓ 6: Introducció al LISP (4/
- Page 49 and 50: SESSIÓ 7: Cerca cega - CERCA (1/9)
- Page 51 and 52: Algorisme: 1. Sigui L una llista am
- Page 53 and 54: tenir els nodes solució a la matei
- Page 55 and 56: SESSIÓ 8: Cerca cega - CERCA (2/9)
- Page 57 and 58: Comparativa La taula següent mostr
- Page 59 and 60: a) Cerca primer en profunditat b) C
- Page 61 and 62: SESSIÓ 9: Heurístiques - CERCA (3
- Page 63 and 64: Hill climbing (o steepest ascent) L
- Page 65: RESUM En aquesta sessió hem introd
- Page 68 and 69: 4. Altrament, esborreu n d’L. 5.
- Page 70 and 71: Analitzeu bé els casos particulars
- Page 73 and 74: SESSIÓ 11: Cerca basada en restric
- Page 75: Aplicacions en CSP Existeixen una s
- Page 78 and 79: També s’ha fet recerca en domini
- Page 80 and 81: 5.1.2. En cas de taules, assigneu-l
- Page 83 and 84: SESSIÓ 13: Cerca amb adversari - C
- Page 85 and 86: (a) Exemple 1 (c) Exemple 3 79 (b)
- Page 87 and 88: 4.3.2. Si p és un node minimitzado
- Page 89 and 90: SESSIÓ 14: Pràctica cerca - CERCA
- Page 91:
RESUM L’objectiu d’aquesta sess
- Page 94 and 95:
Així doncs, caldrà tenir clar que
- Page 96 and 97:
Sistema de manteniment de la verita
- Page 98 and 99:
En la xarxa semàntica de la figura
- Page 100 and 101:
Altres: coneixement distribuït Tam
- Page 102 and 103:
4.2. Representació del coneixement
- Page 104 and 105:
Dominis reals En la majoria dels do
- Page 106 and 107:
procedimental que s’analitza en l
- Page 108 and 109:
4. El llenguatge de representació
- Page 110 and 111:
RESUM En aquesta sessió s’ha tre
- Page 112 and 113:
“sistemes experts” proposats fi
- Page 114 and 115:
Com a principals diferències respe
- Page 116 and 117:
RESUM En aquesta sessió s’ha tre
- Page 118 and 119:
Indexació Imagineu que estem reali
- Page 120 and 121:
Ara bé, com més coneixement intro
- Page 122 and 123:
Història: Abbott, Babbitt i Cabot
- Page 124 and 125:
4.4.3 Tipus de raonament no monòto
- Page 126 and 127:
usant sentències de l’estil: ( 1
- Page 128 and 129:
122
- Page 130 and 131:
Implementacions per als mecanismes
- Page 132 and 133:
veritat seran els encarregats de lo
- Page 134 and 135:
128
- Page 136 and 137:
Raonament estadístic En algunes re
- Page 138 and 139:
4.5.2. Els factors de certesa i sis
- Page 140 and 141:
I la fórmula corresponent és: { 0
- Page 142 and 143:
136
- Page 144 and 145:
En aquest sentit proposa usar una r
- Page 146 and 147:
Sigui Y el conjunt dels subconjunts
- Page 148 and 149:
L’Anna és alta. Avui fa molta ca
- Page 150 and 151:
[Brule1985] Probabilitat versus lò
- Page 152 and 153:
I són aquests valors: V ∧V ∧K
- Page 154 and 155:
1. Aquestes estructures suporten ad
- Page 156 and 157:
C vola? Podem observar que de l’o
- Page 158 and 159:
5. Podem observar que serà difíci
- Page 160 and 161:
És-coberta-per La relació és-cob
- Page 162 and 163:
Suposem que disposem de la funció
- Page 164 and 165:
3. Creació de la intersecció entr
- Page 166 and 167:
5. Algorisme d’herència del sist
- Page 168 and 169:
162
- Page 170 and 171:
Objectiu L’objectiu fonamental co
- Page 172 and 173:
Vegeu [Rich1994]p315-p321 Llenguatg
- Page 174 and 175:
168
- Page 176 and 177:
4.7. Descripció de la pràctica de
- Page 178 and 179:
172
- Page 180 and 181:
Objectiu de l’aprenentatge artifi
- Page 182 and 183:
A grans trets, el sistema és una x
- Page 184 and 185:
Què ha passat? De nou ens podem pl
- Page 186 and 187:
Val a dir que és una característi
- Page 188 and 189:
RESUM En aquesta sessió hem vist u
- Page 190 and 191:
Si recordem la sessió anterior, la
- Page 192 and 193:
D’aquesta família hi dues grans
- Page 194 and 195:
Algorisme d’especialització Pas
- Page 196 and 197:
- Podeu observar que aquest algoris
- Page 198 and 199:
Els atributs s’utilitzen per crea
- Page 200 and 201:
decisió que prenguem sobre com eti
- Page 202 and 203:
196
- Page 204 and 205:
Així doncs, l’objectiu de l’ap
- Page 206 and 207:
Característiques de l’AUTOCLASS:
- Page 208 and 209:
justament que no sabia treballar en
- Page 210 and 211:
Què veurem? Al llarg d’aquest te
- Page 212 and 213:
Vegeu [Cortes1994]p160-p161 Observa
- Page 214 and 215:
208
- Page 216 and 217:
1. Resoldre (usant l’analogia des
- Page 218 and 219:
212
- Page 220 and 221:
d’adaptació (reuse phase), la fa
- Page 222 and 223:
Fase de recuperació L’objectiu d
- Page 224 and 225:
Classificació: assignar una classe
- Page 226 and 227:
[Golobardes2001] Exemple - Entorn e
- Page 228 and 229:
Problema de l’aprenentatge induct
- Page 230 and 231:
[Moreno1994]p122-p123 Descripció f
- Page 232 and 233:
Anàlisi de la traça L’anàlisi
- Page 234 and 235:
Avantatges i inconvenients L’EBL
- Page 236 and 237:
STRIPS STRIPS va ser proposat per F
- Page 238 and 239:
MÈTODES DEDUCTIUS MÈTODES INDUCTI
- Page 240 and 241:
Introducció a l’evolució natura
- Page 242 and 243:
Reproducció: Des d’un cert punt
- Page 244 and 245:
Anirem revisant tots i cadascun del
- Page 246 and 247:
[Garrell2002a] 240
- Page 248 and 249:
Finament, i se suggereixen els llib
- Page 250 and 251:
244
- Page 252 and 253:
Fisiologia d’una neurona La fisio
- Page 254 and 255:
[Garrell2002b]p25-p30 248
- Page 256 and 257:
I j = n ∑ i= 1 w ij X i Essent wi
- Page 258 and 259:
[Garrell2002b] Separabilitat lineal
- Page 260 and 261:
Antecedents Tant el perceptró (Ros
- Page 262 and 263:
Totes les neurones d’una capa est
- Page 264 and 265:
Dins de les BPN cal distingir dues
- Page 266 and 267:
Recordem que en l’aprenentatge su
- Page 268 and 269:
Inconvenients de les XN Els princip
- Page 270 and 271:
264
- Page 272 and 273:
5.7. Descripció de la pràctica d
- Page 274 and 275:
268
- Page 276 and 277:
Aquests enunciats d’exàmens, i d
- Page 278 and 279:
* Explicació. El sistema ha de pro
- Page 280 and 281:
274
- Page 282 and 283:
Raonament sobre accions Quan es per
- Page 284 and 285:
Pla = { seqüència d’operadors q
- Page 286 and 287:
Existeixen diferents maneres de fer
- Page 288 and 289:
282
- Page 290 and 291:
1. Estat inicial. La representació
- Page 292 and 293:
STRIPS, per aquest problema, dispos
- Page 294 and 295:
288
- Page 296 and 297:
estudiarem la viabilitat d’adapta
- Page 298 and 299:
2. Heu de comprendre per quins moti
- Page 300 and 301:
294
- Page 302 and 303:
Cerca a través de l’espai dels p
- Page 304 and 305:
L’algorisme POP L’algorisme POP
- Page 306 and 307:
300
- Page 308 and 309:
2. Planificació amb efectes condic
- Page 310 and 311:
en els efectes, ja que si no obtind
- Page 312 and 313:
306
- Page 314 and 315:
necessitat de planificar amb quanti
- Page 316 and 317:
És a dir, una acció es considera
- Page 318 and 319:
Hem pogut veure que l’objectiu de
- Page 320 and 321:
Per donar les precondicions i les p
- Page 322 and 323:
munta_peça(ROBOT,PEÇA,OBJECTE,AUT
- Page 324 and 325:
318
- Page 326 and 327:
7. Resolució d’un problema usant
- Page 328 and 329:
* Disposem de dos tipus de dades: 1
- Page 330 and 331:
Aprenentatge artificial En la resol
- Page 332 and 333:
coneixement per una simple estructu
- Page 334 and 335:
Artificial Intelligence. A Modern A
- Page 336 and 337:
PRÀCTICA 3: APRENENTATGE ARTIFICIA
- Page 338 and 339:
332
- Page 340:
NP-HARD Es diu que un algorisme té