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dc.contributor.advisor Latorres Martínez, Enrique Pablo es
dc.contributor.author Ayala Rey, Germán Felipe es
dc.contributor.author Klett Ibarra, Leticia Beatriz es
dc.date.accessioned 2017-06-14T14:34:23Z
dc.date.available 2017-06-14T14:34:23Z
dc.date.issued 2014 es
dc.identifier.citation Klett Ibarra, L. B. (2014). Razonador para Inteligencia Artificial (Proyecto). Universidad ORT Uruguay, Facultad de Ingeniería. Recuperado de https://dspace.ort.edu.uy/handle/20.500.11968/3107 es
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/20.500.11968/3107
dc.description Incluye bibliografía y anexos es
dc.description Incluye archivos complementarios. es
dc.description.abstract Se investiga la posibilidad de realizar un razonador de inteligencia artificial basándose en el modelo ISKRM (Implicit Simple Knowledge Representation Model) creado por el cliente, el docente Enrique Latorres, quien fue el tutor y cliente de este proyecto. Dicho modelo se presenta como alternativa a modelos existentes de representación de conocimiento e inteligencia artificial, presentando características particulares que, de ser llevado a la práctica, lo posicionan como un modelo muy avanzado dentro del área. El proyecto consta de dos etapas, una de investigación y otra de desarrollo. Comenzando primero con las clases de parte del tutor y el estudio de diferentes materiales sobre modelos y teorías de diversos autores, llegando hasta la implementación computacional del modelo ISKRM. Finalizada la primera etapa se continuó con el desarrollo del razonador y de otros módulos que hacen posible el uso del mismo. De esta manera se obtuvo un módulo razonador, un módulo matemático y un módulo perceptivo (para la salida y entrada de datos). Debido a la complejidad del modelo y la necesidad de modificar estructuras internas manualmente, se creó una herramienta gráfica que permite la edición, así como pruebas de estructuras y funcionalidades propias del modelo. Como conclusión se cumplieron los objetivos planteados en un comienzo. Se logró construir un razonador basado en el modelo ISKRM, que a partir de estímulos externos genere nuevo conocimiento y logre expresarlo. A su vez se deja un sistema extensible y reutilizable para futuras investigaciones. es
dc.format.extent 176 p. il., fot., tbls., grafs es
dc.language Español es
dc.publisher Universidad ORT Uruguay es
dc.subject PROYECTOS-ID es
dc.subject INTELIGENCIA ARTIFICIAL es
dc.subject SISTEMAS DE REPRESENTACIÓN DE CONOCIMIENTO es
dc.title Razonador para Inteligencia Artificial es
dc.type Trabajo final de carrera es
ort.thesis.degreegrantor Facultad de Ingeniería es
ort.thesis.degreelevel Carrera Universitaria es
ort.thesis.degreename Ingeniero en Sistemas es
ort.thesis.degreetype Proyecto es
ort.thesis.note Proyecto (Carrera Universitaria). Universidad ORT Uruguay, Facultad de Ingeniería es
dc.contributor.tribunal Paolino Franco, Lilyam Antonia es
dc.contributor.tribunal Braberman, Victor Adrian es
dc.relation.other https://bibliotecas.ort.edu.uy/bibid/79771 es
ort.thesis.career FI - Ingeniería en Sistemas - ID es


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