Introducción a la Lógica

22 de Septiembre de 2019, ha tenido 1025 vistas

(Para los cursos LI-TI y IA-IC) Debemos tener en cuenta que la Lógica (cualquier Lógica Matemática) tiene dos componentes fundamentales: Semántica y SintaxisNo se puede comprender la Lógica a menos que se entiendan estas dos ideas y la relación que hay entre ellas. Así que vamos a dar esta introducción con un ejemplo que nos permita entender esta relación de la forma más directa posible. Además, el ejemplo lo veremos representado en las dos lógicas más sencillas y en las que se basa el curso: la Lógica Proposicional, y la Lógica de Primer Orden, y de esa forma también nos prepararemos para ver las ventajas e inconvenientes de usar cada una de ellas.

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Brevísima historia de la Lógica

22 de Septiembre de 2019, ha tenido 478 vistas

(Para el curso LI-TI) Una entrada que hace un rapidísimo y breve recorrido por la historia de la Lógica orientada al curso de Lógica Informática que se imparte en el Grado de Ingeniería Informática - Tecnologías Informáticas de la Universidad de Sevilla. Traducción libre de"A Brief history of Logic" de Moshe Y. Vardi (2003).

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Breve Historia de la Inteligencia Artificial

8 de Septiembre de 2019, ha tenido 3519 vistas

La Inteligencia Artificial es el nuevo término de moda en ciencia, tecnología y empresa, llegando a superar en muy poco tiempo a otros términos que estaban ocupando las portadas e interés público, como Big Data o Ingeniería Genética. Hoy en día no hay nueva tecnología, servicio digital o investigación puntera que no vaya asociada al (pretendido) uso de técnicas provenientes de la IA. Aunque en muchos casos son evidentes los beneficios que esta disciplina ofrece, es necesario analizar con detalle estas asociaciones para saber hasta qué punto son reales o solo son reclamos comerciales que no ofrecen un verdadero valor añadido.

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Monte Carlo Tree Search in NetLogo

7 de Agosto de 2019, ha tenido 503 vistas

In this post we present a complete implementation of Monte Carlo Tree Search in NetLogo. It is based on a previous post about the fundamentals of this algorithm for solving Adversarial Searchs and also shows some examples about how to use it to create computer adversarial players for real games.

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PageRank y el Surfista Aleatorio

5 de Mayo de 2019, ha tenido 634 vistas

De forma genérica, se denomina PageRank a las diversas versiones de un algoritmo de ranking de páginas web que fue diseñado por Larry Page y Sergey Brin cuando ambos estaban en la Universidad de Stanford. De hecho, además de la importancia computacional que este algoritmo tiene por el problema que resuelve, tiene una gran importancia histórica, tecnológica y social porque la creación de este algoritmo fue lo que dio origen a la creación del buscador Google. En esta entrada veremos la relación existente entre el algoritmo para calcular PageRank y el modelo del surfista aleatorio, analizando las bondades distribuidas y de extensión que tiene este modelo.

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ALGUNAS ENTRADAS ANTERIORES ... AL AZAR

Complex Networks Toolbox (NetLogo)

24 de Enero de 2017, 2216 vistas

This NetLogo model is a toy tool to launch experiments for Complex Networks.

It provides some basic commands to generate and analyze small networks by using the most common and famous algorithms (random graphs, scale free networks, small world, etc). Also, it provides some methods to test dynamics on networks (spreading processes, page rank, cellular automata,...).

All the funtionalities have been designed to be used as extended NetLogo commands. In this way, it is possible to create small scripts to automate the generating and analyzing process in an easier way. Of course, they can be used in more complex and longer NetLogo procedures, but the main aim in their design is to be used by users with no previous experience on this language (although, if you know how to program in NetLogo, you can probably obtain stronger results).

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Mapas Auto-Organizados

10 de Enero de 2014, 5702 vistas

Los Self Organizing Maps (Mapas Auto-Organizados), o SOM, fueron inventados en 1982 por Teuvo Kohonen, profesor de la Academia de Finlandia, y proporcionan una forma de representar datos numéricos multidimensionales (vectores de toda la vida) en espacios vectoriales de dimensión inferior, normalmente, en 2D/3D. Este proceso de reducir la dimensionalidad de vectores es una técnica de compresión de datos conocida como Cuantización Vectorial. Además, el algoritmo de Kohonen usa una red que intenta almacenar la información topológica del conjunto de entrenamiento.

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