Introducción a Prover9 y Mace4

26 de Septiembre de 2017, 5 vistas

Prover9 es un Demostrador Automático de Teoremas para Lógicas de Primer Orden (también se puede utilizar con Lógica Proposicional) y Mace4 busca modelos finitos y contraejemplos. Los dos programas se pueden usar por medio de un interfaz gráfico unificado, para aprovechar el uso conjunto que se suele hacer de ambas herramientas en la resolución de problemas. Prover9 es un sucesor de Otter, un demostrador automático también creado por McCune.

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Representación del Conocimiento

24 de Septiembre de 2017, 13 vistas

Aunque la Representación del Conocimiento es uno de los conceptos centrales y, de alguna manera, más conocidos en Inteligencia Artificial, la pregunta más fundamental "¿qué es?" rara vez se ha contestado directamente. En esta entrada volvemos a lo básico para abordar la cuestión directamente. Creemos que la respuesta se puede entender mejor en función de los cinco roles importantes, y claramente diferentes, que desempeña una representación, cada uno de los cuales plantea necesidades diferentes, y a veces contradictorias, a las propiedades que debe tener una representación.

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Fundamentos Matemáticos del Machine Learning (I)

15 de Marzo de 2017, 146 vistas

El objetivo de la serie de entradas que comienza aquí es el de hacer un repaso por los fundamentos matemáticos que hay detrás del concepto de aprendizaje que nos encontramos habitualmente en áreas tan actuales como el Aprendizaje Estadístico o el Machine Learning (Aprendizaje Automático). Intentaremos presentar un marco base unificado a ambas teorías, de forma que se vea cómo cada una de ellas añade un conjunto de suposiciones adicionales a esta base (y algunas diferencias de enfoque propios de cada disciplina y los investigadores que las componen) e intentaremos, en la medida de lo posible, atacar nuestro objetivo con la ambiciosa pretensión de que el marco sea lo suficientemente general como para abarcar los distintos tipos de aprendizaje que se vienen considerando en la literatura.

En esta entrada presentaremos la motivación del problema de aprendizaje de forma muy general, y daremos el marco matemático (el de espacios de probabilidad) sobre el que montaremos el formalismo necesario para hablar de aprendizaje desde el punto de vista matemático.

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Seminario (I+A)A ... Nueva Temporada

8 de Marzo de 2017, 119 vistas

Da comienzo la segunda temporada del Seminario (I+A)A (Inteligencia Artificial + Aprendizaje Automático) del Dpto. de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad de Sevilla. Debido al éxito que está teniendo este área de investigación, este año nos trasladamos y haremos las sesiones en el aula A0.30 de la E.T.S. Ingeniería Informática.

Puedes encontrar más información en la página del seminario.

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La Tiranía de las Publicaciones

20 de Febrero de 2017, 119 vistas

Se habla mucho acerca de la tiranía a la que estamos sometidos en el mundo académico por el sistema de publicaciones existente, basado fundamentalmente en el monopolio de unas cuantas editoriales que gestionan la transmisión del conocimiento producido, pero no es la única tiranía relacionada con ellas... en esta entrada se indican algunas otras formas derivadas que, juntas, forman un triunvirato que, por desgracia, condiciona la forma en que se desarrolla la investigación actual.

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ALGUNAS ENTRADAS ANTERIORES ... AL AZAR

Búsquedas No Informadas

15 de Octubre de 2013, 2725 vistas

Los algoritmos de búsqueda ciega o no informada no dependen de información propia del problema a la hora de resolverlo. Por lo que son algoritmos generales y se pueden aplicar en cualquier circunstancia. Se basan en la estructura del espacio de estados y determinan estrategias sistemáticas para su exploración, es decir, que siguen una estrategia fija a la hora de visitar los nodos que representan los estados del problema. Se trata también de algoritmos exhaustivos, de manera que pueden acabar recorriendo todos los nodos del problema para hallar la solución.

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Seminario (I+A)A ... Nueva Temporada

8 de Marzo de 2017, 119 vistas

Da comienzo la segunda temporada del Seminario (I+A)A (Inteligencia Artificial + Aprendizaje Automático) del Dpto. de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad de Sevilla. Debido al éxito que está teniendo este área de investigación, este año nos trasladamos y haremos las sesiones en el aula A0.30 de la E.T.S. Ingeniería Informática.

Puedes encontrar más información en la página del seminario.

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