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SISTEMAS ESPECIALISTAS

Por:   •  23/11/2018  •  Dissertação  •  818 Palavras (4 Páginas)  •  127 Visualizações

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TRABALHO 2º BIMESTRE - 2018

SISTEMAS DE INFORMAÇÃO INTELIGENTES

– UNIP – SÃO JOSÉ DO RIO PRETO/SP.

SISTEMAS ESPECIALISTAS

RESENHA - ARTIGO

Elaborar uma resenha do artigo, nos termos a seguir expostos.

Para que a resenha seja elaborada, deve constar:

1) O título (ou cabeçalho contendo o nome da instituição de ensino, título da resenha com identificação do texto resenhado, autor(es) da resenha, objetivo do trabalho, local e data)

2) A referência bibliográfica da obra (citação completa da fonte, podendo, quando possível, constar alguns dados bibliográficos do autor da obra resenhada).

3) Texto dissertativo: Síntese do conteúdo caracterizando a área do conhecimento e o objetivo do autor. (Introdução, corpo principal do texto - breve análise estrutural, ou seja, apresentação global do conteúdo e conclusão com apreciação crítica).

4) A avaliação crítica, argumentativa, fundamentada em pesquisas bibliográficas e/ou na própria obra; posicionamento final quanto ao artigo em si; que deverá levar em consideração os seguintes pontos:

- Conteúdo e objetivo(s);

- Plano estrutural e desenvolvimento lógico da temática.

- Linguagem, vocabulário e estilo do autor.

- Valor do texto para a área de conhecimento.

5) Referências bibliográficas.

Sistemas Especialistas

A inteligência artificial começou a ser estudada em 1956 durante uma reunião nos Estados Unidos. IA que na época foi definida como “Inteligência

Artificial é a parte da ciência da computação que compreende o projeto de

sistemas computacionais que exibam características associadas, quando

presentes no comportamento humano, à inteligência.”

 (BARR; FEIGENBAUM, 1981).

Este trabalho apresenta uma breve resenha sobre o trabalho “Sistemas especialistas”.

Os sistemas baseados no conhecimento foram alvo de várias pesquisas em

Inteligência Artificial, realizadas com sucesso. Esses sistemas são baseados

em um modelo explícito de conhecimento destinado a solucionar problemas.

O conhecimento deve ser representado em forma de regras ou

modelos de objetos. Basicamente eles implementam ferramentas automatizadas para a absorção de conhecimento.

A IA é dividida em 3 subáreas, processamento de linguagem natural, desenvolvimento de robôs inteligentes e sistemas especialistas.

Como foi mencionado acima sistemas especialistas nada mais é que uma parte da IA desenvolvido a partir da necessidade de se processar informações não numéricas, um sistema especialista é capaz de apresentar conclusões sobre um determinado tema, desde que devidamente orientado e alimentado.

Um SE irá se especializar em uma área e ter uma base de conhecimento formada de fatos, regras e heurísticas sobre o domínio. E por esse motivo um SE terá uma área de aplicação pequena pois cada SE terá uma especialização.

Com o passar do tempo os SE’s se tornaram conhecidos e tiveram contribuições em varias áreas como por exemplo agricultura, química, sistemas de computadores, eletrônica, engenharia, geologia, gerenciamento de informações, direito, matemática, medicina, aplicações militares, física, controle de processos e tecnologia espacial. E com o passar do tempo lhe foi atribuído o nome de sistema de produção pois ele tinha como base as regras de produção que são definidas em 3 regras, conjunto ordenado de pares, memória de trabalho e o interpretador. As principais vantagens dos sistemas de produção como método de

representação de conhecimento são a modularidade, uniformidade e naturalidade.

Como desvantagens considera-se a ineficiência em tempo de execução e complexidade do fluxo de controle que leva à solução dos problemas.

Uma das partes mais importes no ramo de SE é o método de representação de conhecimento, a linguagem associada ao método escolhido deve ser suficientemente expressiva  para permitir a representação do conhecimento a respeito do domínio escolhido de maneira completa, e sendo eficiente.

Junto com o método de representação de conhecimento temos que citar também outros importantes fatores para a área de SE, motor de inferência, modo de raciocínio, estratégia de busca e resolução de conflito. Alguns exemplos de SE’s que podem ser citados são Mycin, Dendral e Prospector.

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