Mapa Mental - Inteligência Artificial

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Algoritmos Genéticos Aplicações da IA Imitam evolução natural para Motores de busca usam IA otimização estocástica de para melhorar eficiência e soluções complexas. precisão dos resultados. População de soluções evolui Sistemas especialistas para encontrar melhores auxiliam no diagnóstico respostas ao problema. médico baseados em regras. Foco em robustez e equilíbrio Jogos utilizam IA para entre eficiência e eficácia na controlar comportamentos pesquisa. de avatares e estratégias. São a técnica mais popular Veículos autônomos operam dentro da computação evolutiva sem intervenção humana atualmente. usando controle inteligente. Inteligência Aprendizado de Máquina Lógica Difusa Supervisionado depende da Artificial Variáveis linguísticas participação humana para bons definem conjuntos de resultados. valores para conceitos Não supervisionado identifica imprecisos. padrões sem rótulos ou exemplos Fuzzyficação converte prévios. variáveis linguísticas Algoritmos não supervisionados em valores numéricos agrupam dados sem intervenção para inferência. humana direta. Lógica fuzzy representa Aprendizado envolve mudança conhecimento humano de para melhorar em situações forma mais fiel e semelhantes futuras. Outros Conceitos Fundamentais natural. Árvores de decisão decompõem problemas Uso de funções de complexos em subproblemas simples. pertinência lida com incertezas em sistemas Redes bayesianas lidam com incertezas Representação do Conhecimento usando dados estatísticos e Redes Neurais Artificiais Conhecimento declarativo é separado do probabilísticos. Limiarização segmenta imagens Arquitetura da rede depende do conhecimento procedimental em IA. definindo valores para separar regiões tipo de problema a ser resolvido. Redes semânticas usam arcos para significativas. Número de neurônios na saída relacionar nodos e representar fatos. Roteiros representam conhecimento por Histórico da IA inclui avanços corresponde às classes a serem classificadas. meio de sequências entre nodos. impulsionados por grandes volumes de dados atuais. Camada oculta é fundamental e Representação procedimental é adequada geralmente ajustada para melhorar para trabalhar com heurísticas. desempenho. Redes neurais são adequadas para reconhecimento de padrões complexos.