¡Bienvenidos al futuro, Bienvenidos a la Inteligencia Artificial! Blog del curso en castellano sobre desarrollo de aplicaciones de Inteligencia Artificial. Con una serie de vídeos aprenderás tanto las bases de la I.A. como los detalles de cada uno de los algoritmos de los que se compone, clasificados por áreas y aplicaciones. Todo explicado de forma sencilla y amena por José Luis Iglesias Feria, Ingeniero Informático de la UNED, apasionado de la Inteligencia Artificial.
lunes, 19 de diciembre de 2016
Vídeo Nº 131: IA Lógica - GraphPlan 04 (Alternativas)
Listado e introducción a otros algoritmos de planificación lógica que se han usado como alternativas a GraphPlan en los últimos años.
domingo, 18 de diciembre de 2016
Vídeo Nº 130: IA Lógica - GraphPlan 03 (Ejemplo)
Ejemplo sencillo de cómo se crea un grafo de planificación y cómo se usa con GraphPlan para obtener un plan viable.
jueves, 15 de diciembre de 2016
Vídeo Nº 129: IA Lógica - GraphPlan 02
Pseudocódigo del algoritmo GraphPlan explicado al detalle, así como las diversas implementaciones que existen y mejoras que se le pueden aplicar para realizar una planificación lógica eficiente. GraphPlan usará los grafos de planificación directamente, no como una heurística, para obtener un plan de acción viable.
martes, 13 de diciembre de 2016
Vídeo Nº 128: IA Lógica - GraphPlan 01
Explicación de los que son los grafos de planificación con un ejemplo, cómo se crean y cómo se pueden usar como una buena heurística admisible en planificación lógica.
viernes, 9 de diciembre de 2016
Vídeo Nº 127: IA Lógica - Planificación Clásica
Algoritmos que se usaron al comienzo de la inteligencia artificial para realizar planificación con lenguajes lógicos. Se pueden agrupar en algoritmos de búsqueda hacia delante (progresión) y algoritmos de búsqueda hacia atrás (regresión). Aunque se siguen usando en la actualidad, si no se usan con buenas heurísticas, no son útiles.
miércoles, 7 de diciembre de 2016
Vídeo Nº 126: IA Lógica - PDDL (Planificación)
Definición del lenguaje lógico PDDL, basado en lógica de primer orden aunque más limitado, que se va a utilizar con los algoritmos de planificación en el enfoque lógico. PDDL está basado en STRIPS y tiene semántica de base de datos.
lunes, 5 de diciembre de 2016
Vídeo Nº 125: IA Lógica - Lógica Difusa 02
Ejemplo simple pero completo de inferencia en lógica difusa, lo que permite mostrar la forma en que permite llevar a cabo razonamientos cuando las variables no admiten únicamente 2 valores de verdad, sino que admite un rango amplio de los mismos.
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ISBN: 84-96094-54-5
"Lógica para Principiantes"
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ISBN: 84-206-4570-2
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ISBN: 978-84-481-5618-3
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viernes, 2 de diciembre de 2016
Vídeo Nº 124: IA Lógica - Lógica Difusa 01
Primer vídeo introductorio a la lógica difusa o lógica borrosa. Se explicarán las bases y cómo permite tratar la incertidumbre mediante los grados de verdad. También se muestran los diversos métodos para realizar operaciones lógicas y modificadores lingüísticos.
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jueves, 1 de diciembre de 2016
Vídeo Nº 123: IA Lógica - Otras Lógicas
Vídeo introductorio a otras lógicas que existen aparte de la lógica de proposiciones y la lógica de primer orden y que son significativas también, como la lógica modal, la lógica temporal, las lógicas no monotónicas, las lógicas multivaluadas y, sobre todo, la lógica difusa o borrosa.
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miércoles, 30 de noviembre de 2016
Vídeo Nº 122: IA Probabilidad - Redes Bayesianas 27 (Probabilidad y Lógica)
Vídeo introductorio sobre las técnicas que permiten mezclar la lógica con la probabilidad y las redes bayesianas. Esto permite tratar la incertidumbre desde el enfoque lógico y mejorar la capacidad expresiva de las redes bayesianas. Se verán los Modelos de Probabilidad Relacional (RPM) y los Modelos de Probabilidad de Universos Abiertos (OUPM).
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viernes, 11 de noviembre de 2016
Vídeo Nº 121: IA Lógica - Agentes LPO
Agentes reactivos basados en modelos para la lógica de primer orden, sobre todo comparándolos con los agentes lógicos basados en la lógica de proposiciones. También se hablará al final sobre la ingeniería del conocimiento y los pasos generales a realizar para crear programas lógicos.
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Vídeo Nº 120: IA Lógica - Inferencia 02 (Encadenamientos)
Segundo vídeo sobre inferencia en lógica de primer orden. En este caso, encadenamientos hacia delante y hacia atrás, siendo este último la base de la inferencia en los lenguajes lógicos como Prolog. Los encadenamientos son casos específicos y más eficientes de resolución, a costa de tener que usar sólo cláusulas de Horn y otras mejoras para reducir su coste computacional.
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Vídeo Nº 119: IA Lógica - Inferencia 01 (Deducción y Resolución)
Resumen de dos métodos de inferencia de primer orden: deducción y sus reglas de inferencia, que no se suele usar mucho en IA; y resolución (forma normal prenexa, skolemización, forma clausulada, unificación), que es el método más usado en IA y que es la base de los encadenamientos hacia delante y hacia atrás. El problema es que tiene un rendimiento muy pobre y un alto costo computacional, por lo que también se nombrarán algunos métodos para mejorar su eficiencia.
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viernes, 4 de noviembre de 2016
Vídeo Nº 118: IA Lógica - Lógica de Primer Orden 02 (Semántica)
Explicación de la semántica en la lógica de primer orden, en especial cómo se construye un mundo, cómo se calcula los valores de verdad de las fórmulas, las equivalencias en las que intervienen los cuantificadores y la semántica de base de datos, que suele simplificar los cálculos de inferencia.
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miércoles, 2 de noviembre de 2016
Vídeo Nº 117: IA Lógica - Lógica de Primer Orden 01 (Léxico y Sintaxis)
Motivación para pasar ampliar la lógica de proposiciones e introducción a la lógica de primer orden, explicando su léxico (símbolos, alfabeto) y su sintaxis (gramática).
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lunes, 31 de octubre de 2016
Vídeo Nº 116: IA Lógica - Agentes Lógicos (en Lógica de Proposiciones)
Explicación de cómo son los agentes lógicos basados en la lógica de proposiciones: sus características, su funcionamiento, sus ventajas e inconvenientes, el tipo de reglas con las que deben trabajar para poder hacer inferencia lógica de forma efectiva y cómo se pueden usar en planificación.
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viernes, 28 de octubre de 2016
Vídeo Nº 115: IA Lógica - Inferencia 05 (DPLL y WalkSAT)
Se explican dos algoritmos (DPLL y WalkSAT) basados en el algoritmos de las tablas de verdad, también basados en vuelta atrás de PSR, y que son más efectivos ya que llevan a cabo ciertas mejoras para que la búsqueda tarde mucho menos. Se explican y se muestra su pseudocódigo. Estos algoritmos pueden determinar la satisfacibilidad de la base de conocimiento y se pueden usar en combinación con la resolución y los encadenamientos hacia delante y hacia atrás para obtener inferencia de forma efectiva con lógica de proposiciones.
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miércoles, 26 de octubre de 2016
Vídeo Nº 114: IA Grafos - Entornos Complejos en Juegos (MiniMax)
Adaptación del algoritmo MiniMax para entornos más complejos, como son los entornos parcialmente observables o los entornos estocásticos en los que influye el azar y que se implementa con nodos de posibilidad mediante el algoritmo ExpectiMiniMax. Por último, se verá una introducción a las alternativas al MiniMax.
lunes, 24 de octubre de 2016
Vídeo Nº 113: IA Grafos - Heurísticas en Juegos (MiniMax)
Mejoras del algoritmos MiniMax para poder hacerlo más tratable y reducir su complejidad. Establecimiento de una profundidad máxima y uso de funciones de evaluación en vez de utilidad para estados no finales. Efecto horizonte y mejoras en las podas.
viernes, 21 de octubre de 2016
Vídeo Nº 112: IA Grafos - Poda Alfa-Beta (MiniMax)
Optimización del algoritmo de búsqueda MiniMax para juegos, en la que se evalúa los valores de utilidad de los nodos para determinar si merece la pena o no seguir explorando una rama o se pude descartar (podar). Para ello, se analizará los rangos de valores posibles para ese nodo y se compararán dichos rangos unos con otros.
miércoles, 19 de octubre de 2016
Vídeo Nº 111: IA Grafos - MiniMax
Algoritmo más sencillo y base del resto de algoritmos de juegos dentro del enfoque de búsqueda en grafos. Este algoritmo se irá mejorando poco a poco para lograr una mayor eficiencia y rendimiento.
lunes, 17 de octubre de 2016
Vídeo Nº 110: IA Grafos - Teoría de Juegos
Resumen de la teoría de juegos en la que se basan los algoritmos de búsqueda donde hay varios agentes. Explicación de los juegos de suma cero y definición del problema para este tipo de búsquedas.
viernes, 14 de octubre de 2016
Vídeo Nº 109: IA Grafos - Satisfacción de Restricciones 08
Último vídeo sobre problemas de satisfacción de restricciones donde se explican algunas técnicas para mejorar el rendimiento de las búsquedas modificando la estructura del grafo de restricciones mediante técnicas de divide y vencerás, como puede ser la eliminación de nodos o el uso de hipernodos.
miércoles, 12 de octubre de 2016
Vídeo Nº 108: IA Grafos - Satisfacción de Restricciones 07
Resolución de problemas de satisfacción de restricciones pero desde un punto de vista de búsqueda local en vez de búsqueda con vuelta atrás, aplicando la búsqueda de mínimos conflictos (explicación y pseudocódigo) y mejorándola con la búsqueda tabú y la de restricciones ponderadas. También se comentan las ventajas y desventajas de este enfoque.
lunes, 10 de octubre de 2016
Vídeo Nº 107: IA Grafos - Satisfacción de Restricciones 06
Explicación completa del algoritmo de búsqueda con vuelta atrás para resolver problemas de satisfacción de restricciones. Con ejemplos, pseudocódigo y posibles mejoras a aplicar.
viernes, 7 de octubre de 2016
Vídeo Nº 106: IA Grafos - Satisfacción de Restricciones 05
Ejemplos sobre consistencia local de nodo, de arco y de camino para ver cómo funcionan los diferentes algoritmos explicados en el vídeo anterior, en especial AC-3.
miércoles, 5 de octubre de 2016
Vídeo Nº 105: IA Grafos - Satisfacción de Restricciones 04
Explicación de los diferentes tipos de consistencia local que existen dentro de los problemas de satisfacción de restricciones y cómo permiten mejorar los búsquedas en los grafos de restricciones.
lunes, 3 de octubre de 2016
Vídeo Nº 104: IA Probabilidad - Redes Bayesianas 26 (Muestreo de Gibbs 02)
Ejemplos de cómo funciona el muestreo de Gibbs, una forma de inferencia aproximada en redes bayesianas. Se explica cómo hacer cada uno de los cálculos necesarios y los pasos que hay que ir realizando.
Vídeo Nº 103: IA Grafos - Satisfacción de Restricciones 03
Análisis de las características que debe tener un algoritmo para poder tratar y solucionar un problema de satisfacción de restricciones.
miércoles, 28 de septiembre de 2016
Vídeo Nº 102: IA Probabilidad - Redes Bayesianas 25 (Muestreo de Gibbs 01)
Explicación de las características del muestreo de Gibbs, un método de inferencia aproximada en redes bayesianas. Este algoritmo mejora los problemas que tienen los métodos de muestreo directo. Se explica cómo funciona y se indica el pseudocódigo.
lunes, 26 de septiembre de 2016
Vídeo Nº 101: IA Grafos - Satisfacción de Restricciones 02
Cómo cambia la definición del problema de los PSR en comparación con los de búsqueda que hemos visto hasta ahora y los cambios que hay que tener en cuenta a la hora de hacer las estructuras de datos. Esto será crítico a la hora de definir los algoritmos con los que vamos a trabajar.
viernes, 23 de septiembre de 2016
Vídeo Nº 100: IA Probabilidad - Redes Bayesianas 24 (Ponderación de Verosimilitud 02)
Vídeo con un par de ejemplos del muestreo de ponderación de verosimilitud, un algoritmo de inferencia aproximada para redes bayesianas.
miércoles, 21 de septiembre de 2016
Vídeo Nº 099: IA Grafos - Satisfacción de Restricciones 01
Primer vídeo sobre los problemas de satisfacción de restricciones. Son aquellos en los que la asignación de un valor en una variable restringen los valores que se pueden asignar a otras variables.
lunes, 19 de septiembre de 2016
Vídeo Nº 098: IA Probabilidad - Redes Bayesianas 22 (Ponderación de Verosimilitud 01)
Primer vídeo sobre los problemas de satisfacción de restricciones. Son aquellos en los que la asignación de un valor en una variable restringen los valores que se pueden asignar a otras variables.
jueves, 15 de septiembre de 2016
Vídeo Nº 097: IA Grafos - Búsqueda en Línea 04
Segundo vídeo sobre el algoritmo LRTA*, un algoritmo de búsqueda online basado en el algoritmo de búsqueda local de ascenso de colinas. Muestra el análisis del mismo, su complejidad, sus variantes y el pseudocódigo.
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Vídeo Nº 096: IA Probabilidad - Redes Bayesianas 21 (Muestreo Directo 04)
Vídeo sobre muestreo por rechazo que intenta mejorar algunos problemas que hay con el muestreo por priori cuando se tienen evidencias iniciales. Son técnicas de inferencia aproximada con redes bayesianas.
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Vídeo Nº 095: IA Grafos - Búsqueda en Línea 03
Primer vídeo sobre LRTA*, un algoritmo de búsqueda online basado en los algoritmos de búsqueda local, en concreto el de ascenso de colinas. Se explica sus características y sus diferencias.
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Vídeo Nº 094: IA Probabilidad - Redes Bayesianas 20 (Muestreo Directo 03)
Ejemplo de muestreo directo (en concreto, muestreo por priori), una de las técnicas de inferencia aproximada dentro de las redes bayesianas. También se muestra el pseudocódigo y los problemas que tiene esta técnica y que deben ser solucionados por otras que veremos en los próximos vídeos.
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Vídeo Nº 093: IA Grafos - Búsqueda en Línea 02
Detalles de implementación y pseudocódigo de la búsqueda online basada en la búsqueda primero en profundidad.
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Vídeo Nº 092: IA Probabilidad - Redes Bayesianas 19 (Muestreo Directo 02)
Ejemplo de cómo hacer inferencia con muestreo directo, una técnica de inferencia aproximada de las redes bayesianas. También se empieza a explicar el muestreo por priori, la técnica más básica del muestreo directo.
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martes, 9 de agosto de 2016
Vídeo Nº 091: IA Grafos - Búsqueda en Línea 01
Primer vídeo sobre las búsquedas online que son aquellas en las que se van alternando las acciones con las percepciones para ver los resultados de estas y para conocer el entorno en cada momento, sobre todo si este es complejo y cambiante.
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Vídeo Nº 090: IA Probabilidad - Redes Bayesianas 18 (Muestreo Directo 01)
Primer vídeo sobre inferencia aproximada en redes bayesinas, en concreto una introducción al muestreo directo (Direct Sampling) que permite obtener probabilidad aproximadas en poco tiempo.
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Vídeo Nº 089: IA Grafos - Entorno Parcialmente Observable 04
Particularidades cuando en el enfoque de búsqueda de grafos se trata con entornos parcialmente observables donde hacemos uso de sensores para obtener percepciones. Va a depender del tipo de sensores y se necesita modificar el modelo de transiciones y la implementación. También existen ciertos problemas a tener en cuenta.
Vídeo Nº 088: IA Probabilidad - Redes Bayesianas 17 (Eliminación de Variables 06)
Último vídeo sobre eliminación de variables, una técnica de inferencia exacta para redes bayesianas. Se tratan posibles mejoras, se analiza la complejidad y los problemas. También se habla del clustering o grupos, así como de los poliárboles.
domingo, 31 de julio de 2016
Vídeo Nº 087: IA Grafos - Entorno Parcialmente Observable 03
Algoritmos de búsqueda que se pueden aplicar cuando trabajamos con entornos parcialmente observables desde el enfoque de grafos, así como algunas mejoras y el análisis de dónde se encuentra los mayores problemas.
Vídeo Nº 086: IA Probabilidad - Redes Bayesianas 16 (Eliminación de Variables 05)
Comparación entre Enumeración y Eliminación de Variables, las dos técnicas de Inferencia Exacta con Redes Bayesianas. También se da un ejemplo de los problemas que pueden surgir según el orden en el que se eliminan las variables ocultas.
Vídeo Nº 085: IA Grafos - Entorno Parcialmente Observable 02
En este segundo vídeo sobre tratamiento de entornos parcialmente observables dentro del enfoque de búsqueda de grafos, se indican los cambios que hay que realizar en la definición del problema.
sábado, 30 de julio de 2016
Vídeo Nº 084: IA Probabilidad - Redes Bayesianas 15 (Eliminación de Variables 04)
Algoritmo paso a paso y ejemplos de la Eliminación de Variables, una técnica de Inferencia Exacta en Redes Bayesianas. También se muestra el pseudocódigo.
miércoles, 20 de julio de 2016
Vídeo Nº 083: IA Grafos - Entorno Parcialmente Observable 01
Primer vídeo sobre las técnicas para trabajar con entornos parcialmente observables dentro del enfoque de grafos. En este vídeo se definirán los estados de creencia, que son la base de todas estas técnicas.
lunes, 18 de julio de 2016
Video Nº 082: IA Probabilidad - Redes Bayesianas 14 (Eliminación de Variables 03)
Explicación de cómo se realiza la suma de factores dentro de la técnica de Eliminación de Variables, un algoritmo de Inferencia Exacta con Redes Bayesianas. También se introduce la problemática que existe según el orden en el que se elijan las variables para ser eliminadas.
sábado, 16 de julio de 2016
Vídeo Nº 081: IA Grafos - No Determinismo 04
Último vídeo sobre tratamientos de acciones no deterministas en el enfoque de grafos. Se explicará los problemas que pueden surgir con los ciclos o bucles y las posibles soluciones que se pueden aplicar. También se incluyen algunos mejoras a la hora de definir el plan de contingencia para que ocupe menos espacio y sea más entendible.
Vídeo Nº 080: IA Probabilidad - Redes Bayesianas 13 (Eliminación de Variables 02)
Multiplicación Punto a Punto (Unión o Join) de factores dentro de la técnica de Eliminación de Variables, un algoritmo de Inferencia Exacta en Redes Bayesianas.
Vídeo Nº 079: IA Grafos - No Determinismo 03
Implementación y pseudocódigo del algoritmo que permite realizar búsqueda en grafos cuando tratamos con acciones no deterministas, es decir, cuando el resultado de una acción es incierto.
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Vídeo Nº 078: IA Probabilidad - Redes Bayesianas 12 (Eliminación de Variables 01)
Primer vídeo sobre Eliminación de Variables, una de las técnicas de inferencia exacta de las redes bayesianas. Es una mejora de la técnica de Enumeración y en este vídeo se explican lo que son los factores, es decir, los componentes de datos con los que trabaja.
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jueves, 7 de julio de 2016
Vídeo Nº 077: IA Grafos - No Determinismo 02
Segundo vídeo sobre el tratamiento de acciones no deterministas con técnicas de grafos, en concreto, las búsquedas YO. En este vídeo se va a mostrar cómo funciona dicho algoritmo con un ejemplo sencillo.
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Vídeo Nº 076: IA Probabilidad - Redes Bayesianas 11 (Enumeración 02)
Segundo vídeo sobre la Enumeración, una técnica de inferencia exacta de las redes bayesianas. En este caso se muestra el pseudocódigo y el análisis de la complejidad.
Para los curiosos, la camiseta es de "Cultura Off", el mejor grupo de música que existe.
Vídeo Nº 075: IA Grafos - No Determinismo 01
Vídeo que explica como se puede atacar el no determinismo de algunas acciones usando grafos de búsqueda YO (sin hacer uso de la probabilidad). Esta es la base de algoritmos posteriores de exploración o juegos.
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Vídeo Nº 074: IA Probabilidad - Redes Bayesianas 10 (Enumeración 01)
Primera parte de la primera técnica de inferencia exacta en redes bayesianas y base de la siguientes técnica, la eliminación de variables. En este vídeo se explica sus características y se muestra un ejemplo sobre el mismo.
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Vídeo Nº 073: IA Grafos - Ambientes Complejos
Vídeo introductorio sobre cómo se pueden adaptar las búsquedas en grafos para trabajar con entornos parcialmente observables y acciones no deterministas. A lo largo de los próximos vídeos de este enfoque se irán explicando con detalle los algoritmos que se pueden usar.
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domingo, 26 de junio de 2016
Vídeo Nº 072: IA Probabilidad - Redes Bayesianas 09 (Inferencia)
Primer vídeo, de carácter introductorio, sobre la inferencia realizada con redes bayesianas. Se va a hacer un resumen de lo más significativo y se va a establecer la nomenclatura que vamos a usar.
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miércoles, 22 de junio de 2016
Vídeo Nº 071: IA Grafos - Búsqueda en Espacios Continuos
Vídeo introductorio y resumen de las técnicas que se suelen usar en la búsqueda de grafos para tratar con espacios continuos, es decir, espacios cuyos atributos tienen valores continuos en vez de discretos. Estos métodos requieren de matemáticas avanzadas, por eso sólo se enumerarán y comentarán de forma introductoria.
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Vídeo Nº 070: IA Probabilidad - Redes Bayesianas 08 (Valores Continuos)
Vídeo introductorio sobre las técnicas que permiten tratar con valores continuos en los nodos de las redes bayesianas. Necesita de matemáticas avanzadas por lo que, por el momento, sólo se nombran las técnicas para tener un conocimiento general sobre ellas.
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Vídeo Nº 069: IA Grafos - Algoritmos Genéticos 02
Segunda parte sobre algoritmos genéticos, donde se muestra el pseudocódigo de un posible algoritmo (aunque existen muchas variantes) y se hace una serie de críticas y posibles mejoras a estos métodos.
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Vídeo Nº 068: IA Probabilidad - Redes Bayesianas 07 (Representación Efectiva 01)
En este vídeo vamos a ver algunas características interesantes que pueden tener algunos nodos de las redes bayesianas y que permiten simplificar los cálculos y la inferencia.
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Nota: con este vídeo he tenido un problema con la última parte y no tiene diapositiva de despedida, pero creo que es un mal menor y he decidido publicarlo y no retrasar su publicación para subsanar un problema que creo que no tiene tanta importancia.
Vídeo Nº 067: IA Grafos - Algoritmos Genéticos 01
Primer vídeo sobre los algoritmos genéticos, que permiten resolver problemas de optimización con búsqueda local y que están basados en el método biológico de reproducción basado en combinación de genes.
PDF con las Diapositivas de la Presentación
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jueves, 9 de junio de 2016
Vídeo Nº 066: IA Probabilidad - Redes Bayesianas 06 (Manto de Markov)
Una vez vistas en vídeos anteriores las propiedades de la D-Separación, en este vídeo se explica lo que es el Manto de Markov en base a la aplicación de dichas propiedades. Recordad que es sólo una técnica para conocer la independencia condicional de las variables y si la red bayesiana se ajusta a la realidad, al menos de forma suficientemente significativa.
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Vídeo Nº 065: IA Grafos - Búsqueda por Haz Local
Estrategia de búsqueda local que mejora el rendimiento de las otras búsquedas locales, en la que en vez de tener un único estado se van a tener k estados, los más prometedores. De esta forma se aumenta las probabilidades de alcanzar una solución, que esta sea óptima e incluso se puede reducir el tiempo de búsqueda.
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Vídeo Nº 064: IA Probabilidad - Redes Bayesianas 05 (D-Separación 02)
Segunda parte sobre las propiedades de D-Separación en las redes bayesianas. En este caso se analiza primero el efecto común y sus descendentes y, por último, se enuncia el teorema de la D-Separación. Esto permite analizar si las redes bayesianas están bien construidas.
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Vídeo Nº 063: IA Grafos - Temple Simulado 02
En este segundo vídeo sobre Temple Simulado se muestra el pseudocódigo del algoritmo y se realiza el análisis de rendimiento, ventajas e inconvenientes que tiene.
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Vídeo Nº 062: IA Probabilidad - Redes Bayesianas 04 (D-Separación 01)
Primer vídeo sobre el método de la D-Separación, que permite comprobar si una red bayesiana ha sido construida adecuadamente y se corresponde con la realidad, al menos de forma significativa.
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Vídeo Nº 061: IA Grafos - Temple Simulado 01
En este primer vídeo se explica en qué consiste el algoritmo, sus bases, y en especial la función matemática en la que se basa, con una representación gráfica de dicha función y una explicación detallada de sus características.
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Vídeo Nº 060: IA Probabilidad - Redes Bayesianas 03 (Semántica)
En esta tercera parte de las redes bayesianas vamos a ver como obtener probabilidades conjuntas totales de todas las variables a partir de las probabilidades condicionales locales que se han incluido en la red. Esto simplifica mucho los cálculos, ya que cada nodo sólo tiene en cuenta a sus padres para realizar dichos cálculos.
Vídeo Nº 059: IA Grafos - Ascenso de Colinas 02
Segundo vídeo sobre búsqueda local mediante ascenso de colinas, en el que se analiza el rendimiento, las ventajas y las desventajas, así como una serie de variantes que intentan mejorar el porcentaje de veces que se encuentran soluciones.
Vídeo Nº 058: IA Probabilidad - Redes Bayesianas 02 (Representación)
Vídeo que explica cómo se representan redes bayesianas mediante varios ejemplos. Se explica como crear cada nodo y la lógica para representar las influencias de unas sobre otras mediante arcos y tablas de probabilidad condicional local.
sábado, 14 de mayo de 2016
Vídeo Nº 057: IA Grafos - Ascenso de Colinas 01
Primera parte sobre el algoritmo de búsqueda local más sencillo, el de la búsqueda mediante ascenso de colinas. Se explica sus características, cómo funciona y el pseudocódigo.
miércoles, 11 de mayo de 2016
Vídeo Nº 056: IA Probabilidad - Redes Bayesianas 01 (Definiciones)
Primer vídeo introductorio sobre las redes bayesianas donde se explica los principios en los que se basan así como los conceptos que son necesarios para empezar a comprenderlas.
martes, 10 de mayo de 2016
Vídeo Nº 055: IA Grafos - Búsqueda Local (Introducción)
Introducción a un conjunto de algoritmos llamados de búsqueda local que están orientados a la optimización de configuraciones. En ellos, no importa el camino de búsqueda, sino encontrar una configuración que sea óptima, por lo que sólo se tendrá un único estado que se irá modificando.
domingo, 8 de mayo de 2016
Vídeo Nº 054: IA Probabilidad - Inferencia Probabilística 02
Segundo vídeo introductorio sobre inferencia probabilística con algunas de las técnicas básicas a usar en las redes bayesianas, entre ellas la enumeración, el diagnóstico causal, la regla de la cadena y el naive bayes.
Vídeo Nº 053: IA Grafos - Funciones Heurísticas
Explicación introductoria de cómo se pueden compara heurísticas para saber cual es la mejor y de cómo un agente inteligente podría generar heurísticas de forma automática (que se ampliará cuando se llegue a la parte de aprendizaje).
Vídeo Nº 052: IA Probabilidad - Inferencia Probabilística 01
Primer vídeo introductorio a las redes bayesianas donde se comienza a explicar las bases de la inferencia realizada con la probabilidad condicional para tratar la incertidumbre en la IA.
Vídeo Nº 051: IA Grafos - Búsqueda SMA*/A*-MS
Mejora de A* que permite aprovechar mejor el espacio, ya que hace uso de toda la memoria/disco que tenga disponible, haciendo un uso más eficiente del mismo. También se habla sobre la búsqueda metanivel y la búsqueda en paralelo.
miércoles, 27 de abril de 2016
Vídeo Nº 050: IA Probabilidad - Razonamiento Probabilístico
Introducción al uso de la probabilidad para realizar razonamientos, lo que permitirá posteriormente realizar inferencias mediante redes bayesianas. Se explican los conceptos básicos y cómo empezar a usar la probabilidad en el tratamiento de la incertidumbre en la inteligencia artificial.
lunes, 25 de abril de 2016
Vídeo Nº 049: IA Grafos - Búsqueda Recursiva Primero el Mejor 02
Segunda parte del algoritmo Búsqueda Recursiva Primero el Mejor en el que, después de haber visto un ejemplo en el vídeo anterior, se muestra el pseudocódigo, se ve el rendimiento y se analizan sus ventajas e inconvenientes, confirmándose que es uno de los mejores algoritmos conocidos para búsqueda informada.
sábado, 23 de abril de 2016
Vídeo Nº 048: IA Lógica - Inferencia 04 (Encadenamientos)
Último de los vídeos sobre inferencia. En este veremos el encadenamiento hacia delante y el encadenamiento hacia atrás. Dos técnicas muy útiles, base de los lenguajes lógicos, que permite hacer inferencias en un tiempo y espacio muy reducido.
miércoles, 20 de abril de 2016
Vídeo Nº 047: IA Probabilidad - Estadística 04
Último vídeo de la introducción a la estadística en la que se definirá las probabilidades, valor esperado, covarianza y correlación cuando tenemos dos o más variables aleatorias.
lunes, 18 de abril de 2016
Vídeo Nº 046: IA Grafos - Búsqueda Recursiva Primero el Mejor 01
Primer vídeo de uno de los algoritmos más importantes de búsqueda informada, ya que posee las ventajas de A* pero, a la vez, mejora la complejidad temporal. En este vídeo se explicará en qué consiste y se mostrará un ejemplo de cómo funciona. En el próximo vídeo se verá el pseudocódigo y su análisis.
viernes, 15 de abril de 2016
Vídeo Nº 045: IA Lógica - Inferencia 03 (Resolución)
Tercer método de inferencia en lógica de proposiciones. La resolución es uno de los métodos más utilizados en programación lógica y tiene su importancia, por eso se analiza paso a paso en este vídeo. Nos permite definir una base de conocimiento de forma sencilla y, con una simple regla de resolución, se puede aumentar la base de conocimiento mediante le demostración por contradicción.
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