Agentes de inteligencia artificial.pptxx

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1. Agentes inteligentes

INTEGRANTES:
-Adrian Puyol Alvarez Quisbert
-Elvis Adrian Bellot Ticona
-Jose David Colque Cerezo
-Alain Steven Gutierrez Escobar

2. Contenido

Introduccion

+ Objetivos

+ Qué es un agente inteligente

+ Funciones principales de los agentes inteligentes
+ Qué es la racionalidad y cómo ayuda a un agente

inteligente

3. © Qué es la omnisciencia y cómo difiere de la

racionalidad
© Qué es la naturaleza del entorno
€ on t en i d oO + Cuáles son las propiedades de los entornos de trabajo
+ Tipos de agentes y arquitecturas
+ Ejemplos de uso de los agentes inteligentes

+ Conclusiones

4. Introducción

4

5. Introduccion

Convergencia disciplinaria

Surge de la unión entre filosofia, matemáticas y ciencias.

Componentes fundamentales

Operan con sensores para percibir, actuadores para interactuar.

Proposito del análisis

Explorar los tipos diseños y arquitecturas de los agentes.

6. Objetivos

7. Objetivos

+ Definir el concepto de agente inteligente

+ Definir qué es un agente racional

+ Explicar la importancia de la autonomía y aprendizaje
+ Describir las cuatro arquitecturas principales

8. 03 ¿Qué es un agente inteligente?

9. Qué es un agente inteligente
Automatizacion de tareas

e
x Un agente inteligente es una tecnología diseñada para automatizar diversas tareas de manera eficiente y adaptativa.

o Interacción con el entorno
: Estos agentes perciben el medio a través de sensores y lo afectan mediante actuadores, interactuando dinámicamente.

ó Respuesta efectiva
Utilizan datos recopilados y procesados para reaccionar de forma inteligente en distintos contextos.

10. Funciones principales de los

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agentes inteligentes

11. Funciones principales de los

agentes inteligentes

Razonamiento

Uso de La logica y la información disponible.

Accion

Capacidad de tomar medidas o realizar tareas basadas en decisiones.

Observacion

Recopilar información sobre el entorno o la situación 2 través de la percepción o la detección

Planificacion

‘Desarrollar un plan estratégico para alcanzarlos ob

Colaboracion

“Trabajar de forma eficaz con otras personas, ya sean humanos u otros agentes de IA.

Auto refinamiento

La capacidad de automejora y adaptación

12. Qué es la racionalidad y como

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ayuda a un agente inteligente

13. Racionalidad

N

La percepe

Percibir el entomo.

La base del conocimiento

Informacion que el agente tiene sobre el entorno.

El proceso de tomar decisiones

“Algoritmos que guian las acciones del agente.

Accion

Realizar acciones que afectan al medio ambiente.

All-inclusive Guide W

14. Qué es la omnisciencia y cómo

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difiere de la racionalidad

15. Qué es la omnisciencia y cómo difiere de la racionalidad

La omnisciencia es saber todo en cualquier
momento, los resultados posibles y tener
básicamente todo resultado de una acción

cometida, esto es imposible en la realidad.

16. Qué es la naturaleza del

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entorno

17. Naturaleza del entorno

O Rendimiento (R) O Actuadores (A)

| Medida de exito. | Medios con el que afecta el entorno.
© Entorno (E) 0 Sensores (S)

| Mundo que opera el agente

= H ‘Medio con el que percibe el entorno.

18. Cuales son las propiedades de

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los entornos de trabajo

19. Propiedades de los entornos de trabajo
Totalmente observable vs parcialmente observable
Determinista vs estocastico
Episodico vs secuencial
Estatico vs dinamico
Discreto vs continuo

Agente individual vs multiagente

20. Tipos de agentes y

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arquitecturas

21. Agentes reactivos basados en modelos

| 04
2 => en

= ——-
Agentes basados en Agentes con capacidad
objetivos

Toman decisiones an de aprender.
= in ee
Toman desiciones an base a estados de
Toman desiciones en base a la experiencia animo.
Toman desiciones en

base a las percepciones antesvivida.

22. Ejemplos de uso de los agentes

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inteligentes

23. Agentes de atención al cliente

Los agentes de atención al cliente ofrecen experiencias
personalizadas a los clientes porque conocen sus necesidades

24. Agentes de empleados

Los agentes de empleados sumentan la productividad
optimizando los procesos, gestionando tareas repetitivas

25. Agentes creativos

Los agentes creativos potencian el diseno y el proceso creativo
generando contenido.

26. Agentes de datos

Los agentes de datos se han creado para el analisis de datos
avanzados.

27. Agentes de cédigos

Los agentes de codigo aceleran el desarrollo de software.

28. Agentes de seguridad

Los agentes de seguridad fortalecen la seguridad en los entomos

deceados.

29. Conclusiones

4

30. Conclusiones
Racionalidad esencial

La racionalidad es una
caracteristica clave que guia el
comportamiento de los agentes

decisiones óptimas en función.
del análisis lógico del entomo.

Autonomía en la
práctica

La autonomía permite a los

Interacción con el
entorno

Los agentes inteligentes usan
sensores para percibir su
entorno y actuadores para
ejecutarse en él, creando una
simbiosis fimcional con su
medio.

Evolución estructural

Las cinco estructuras
principales de los agentes han
evolucionado con el tiempo
para adaptarse a la creciente
complejidad de entornos y

31. Gracias por

su atencion