Técnicas de inteligencia artificial aplicadas a problemas científico-tecnológicos

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Cada vez es más intensivo el uso de técnicas de inteligencia artificial en la mayoría de las actividades humanas y en particular, en el área científicotecnológico. Algunas de las áreas, que muestran tanto la diversidad de campos a los que pueden aplicarse como la utilidad que pueden alcanzar, son:...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Pérez Otero, Nilda, Izetta Riera, C. Javier, Verazay, Abigaíl R. N., Battezzati, Virginia, Salinas, Juan, Pérez Ibarra, Susana, Arias, Alejandra
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2017
Materias:
Ciencias Informáticas
aprendizaje automatizado
Inteligencia Artificial
Heuristic methods
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/61523
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description Cada vez es más intensivo el uso de técnicas de inteligencia artificial en la mayoría de las actividades humanas y en particular, en el área científicotecnológico. Algunas de las áreas, que muestran tanto la diversidad de campos a los que pueden aplicarse como la utilidad que pueden alcanzar, son: Bioinformática, Robótica, Tecnología de los alimentos y Recuperación de información. Una de las tareas más requeridas es la generación automática de modelos que resuman las características que debe cumplir un elemento para pertenecer a una determinada categoría, tarea que se conoce como clasificación automática. Los métodos computacionales desarrollados para tal fin forman parte de lo que se conoce como Aprendizaje Automatizado (Machine Learning). Otra tarea importante es la optimización de funciones, en las últimas décadas diferentes tipos de algoritmos de optimización han sido desarrollados para resolver una gran cantidad de problemas. El principal desafío radica en problemas que presentan una función objetivo altamente no lineal y no convexa, esto dificulta garantizar la localización del mínimo global. Por lo tanto, la necesidad de encontrar nuevas técnicas que proporcionen un mejor desempeño en este tipo de problemas sigue aún vigente y hacen de esto un campo excitante para trabajar.
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