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

6 de Marzo de 2018, ha tenido 232 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 296 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 1131 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 680 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 253 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

Espacios de estados

14 de Octubre de 2013, 7575 vistas

Sin lugar a dudas, una de las principales características de la inteligencia es su capacidad para resolver problemas. Si consideramos una inteligencia como la humana, además de disponer de la habilidad para analizar los elementos intrínsecos de cada problema (que puede considerarse presente en varias especies animales, no sólo en la humana), añade la capacidad de abstraerlos e identificar las acciones que pueden ser útiles para resolverlos junto con la capacidad de determinar cual puede ser la estrategia más acertada para atacarlos. Siendo así, no resulta extraño que estas características se consideren deseables para  cualquier entidad atificial que consideremos inteligente. Es por ello que la resolución de problemas se convierte en uno de los temas básicos en inteligencia artificial.

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Modelado de Sistemas Dinámicos con Machine Learning

25 de Marzo de 2018, 940 vistas

En Febrero de 2018 Diego Cabrera Mendieta presentó la Tesis Doctoral de título Modelado de Sistemas Dinámicos con Machine Learning: Aplicaciones al Mantenimiento Basado en la Condición. En esta entrada se publica la introducción de su trabajo, así como el enlace al contenido de la tesis y algunos de los artículos a los que ha dado lugar.

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