Seminario (I+A)A... y ya van tres

6 de Marzo de 2018, ha tenido 189 vistas

Da comienzo la tercera 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. Próximamente aparecerá información detallada de las próximas sesiones.

Puedes encontrar más información en la página del seminario.

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¿Qué Hay Detrás de los Dobles Grados?

16 de Febrero de 2018, ha tenido 178 vistas

De que los dobles grados están de moda, no hay duda, y de que empiezan ya a aparecer como champiñones en cada campus universitario que se precie, tampoco, pero... ¿qué objetivos persigue un doble grado?, ¿a quién beneficia su existencia?, ¿qué consecuencias tiene el realizarlo?

Intentaré mostrar aquí un pequeño análisis personal acerca de lo que estamos viviendo y porqué creo que es así. Quiero que conste que las opiniones mostradas son exclusivamente mías, y no reflejan en ninguna medida la opinión que pueda tener mi depertamento, como entidad universitaria, ni ninguno de mis compañeros.

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Algoritmo de Montecarlo aplicado a Búsquedas en Espacios de Estados

1 de Enero de 2018, ha tenido 501 vistas

Cuando se trata el tema de la IA aplicada a juegos normalmente se comienza hablando de los llamados Juegos con Información Perfecta (3 en raya, Conecta 4, Damas, Reversi, Ajedrez, y Go), generalmente basados en turnos, en los que todos los jugadores pueden acceder a toda la información disponible de los demás jugadores y donde no hay elementos de azar en la mecánica del juego (como podría ser el uso de dados). Aunque hay metodologías teóricas desarrolladas para generar jugadores artificiales para este tipo de juegos, como Minimax, resultan claramente insuficientes cuando la complejidad del juego es no trivial. En esta entrada analizaremos cómo se puede aplicar el algoritmo de Monte Carlo para obtener jugadores artificiales asintóticamente óptimos en una variedad de juegos que se han resistido a otro tipo de aproximaciones más clásicas.

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Resolviendo Problemas de Satisfacción de Restricciones con Hormigas

20 de Noviembre de 2017, ha tenido 385 vistas

 Al igual que hemos visto metaheurísticas varias (como BFSA*, o Templado Simulado) para dar soluciones a familias de problemas siempre y cuando pudiéramos representarlos como Espacios de Estados, vamos a usar esta entrada para demostrar cómo podemos usar ACOs para resolver problemas genéricos, siempre y cuando seamos capaces de representarlos como Problemas de Satisfacción de Restricciones. En este sentido, será necesario asociar a cada PSR un grafo de forma que los caminos óptimos en el grafo se asocien a soluciones óptimas en el PSR, así como proporcionar un sistema de probabilidades asociados a las aristas salientes de los nodos para asegurar que las hormigas construyen asignaciones válidas para el PSR considerado.

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Nuevo Bloque de Cursos

29 de Octubre de 2017, ha tenido 196 vistas

 Se ha añadido un apartado de cursos completos al que puedes acceder por medio del nuevo enlace "Cursos" en el menú principal de esta página. El objetivo es ir colgando cursos enteros de forma que estén disponibles independientemente de si se corresponden o no con una asignatura reglada actualmente.

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ALGUNAS ENTRADAS ANTERIORES ... AL AZAR

Introducción al Aprendizaje Automático

31 de Diciembre de 2013, 17296 vistas

Grosso modo, el Aprendizaje Automático (AA, o Machine Learning, por su nombre en inglés) es la rama de la Inteligencia Artificial que tiene como objetivo desarrollar técnicas que permitan a las computadoras aprender. De forma más concreta, se trata de crear algortimos capaces de generalizar comportamientos y reconocer patrones a partir de una información suministrada en forma de ejemplos. Es, por lo tanto, un proceso de inducción del conocimiento, es decir, un método que permite obtener por generalización un enunciado general a partir de enunciados que describen casos particulares.

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Local Search Algorithms in NetLogo

9 de Marzo de 2016, 1037 vistas

In this post we will see implementations of a couple of methods that, starting from initial states, will search in the state space by local moves that take us closer to the solution. As the space is more complex and bigger, more difficult is to find the solution, hence we will not be interested in the best path to reach the goal, and maybe we don't obtain the goal in a minimal time, but sometimes is good enough to reach it or to find a state that is very similar to one solution (that is, sometimes we change the best solution for a good enough one).

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