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SISTEMAS ESPECIALISTAS

Inteligência Artificial

Equipe:Equipe:

Palmira Luana HenriquePalmira Luana Henrique

Paulo César Fernandes de OliveiraPaulo César Fernandes de Oliveira

Rogério DegasperiRogério Degasperi

Sidenio Samuel QuartiSidenio Samuel Quarti

Prof: Saulo Popov Zambiasi

INTRODUÇÃO

INTRODUÇÃOSão programas que armazenam e

manipulam o conhecimento adquirido de um especialista.

INTRODUÇÃOSão programas que armazenam e

manipulam o conhecimento adquirido de um especialista.

Requer entrevistas e observações para extrair o conhecimento.

INTRODUÇÃOSão programas que armazenam e

manipulam o conhecimento adquirido de um especialista.

Requer entrevistas e observações para extrair o conhecimento.

Conhecimento é representado em formato manipulável pelo

computador.

CONCEITOS

“Inteligência Artificial é a capacidade de uma máquina de realizar funções que se fossem realizadas pelo ser

humano seriam consideradas inteligentes”.

McCarty (1956)

CONCEITOS

Sistemas Especialistas são sistemas que solucionam problemas que são

resolvíveis apenas por pessoas especialistas (que acumularam

conhecimento exigido) na resolução destes problemas.

[FEI77]

CONCEITOS

Programas de computador que tentam resolver problemas que os

seres humanos resolveriam emulando o raciocínio de um

especialista, aplicando conhecimentos específicos e

inferências são ditos Sistemas Especialistas.

[ROL88]

VANTAGENS

Utiliza representação explícita do conhecimento.Programas fáceis de ler e de compreender.Capacidade de gerarem justificativas (Explicações).Ajuda a reduzir falhas humanas e acelerar tarefas.Aumenta o desempenho e a qualidade na resolução de problemas.Apresenta estabilidade e flexibilidade.Combina e preserva o conhecimento dos especialistas.Contempla hipóteses múltiplas simultaneamente.Apresenta maior eficiência e otimização de resultados.

VANTAGENS

Não é afetado por questões psicológicas, estresse e fatores externos.Possui maior rapidez na resolução de problemas.Soluciona problemas tão bem quanto um especialista humano.Melhorar a produtividade e desempenho de seus usuários, pois o sistema possui um vasto Conhecimento.Reduzem o grau de dependência que as organizações mantêm quando se vêem em situações críticas, inevitáveis.

DESVANTAGENS

Ausência de mecanismo automático de aprendizado.Processo longo e caro de extração do conhecimento.Exigências de declarações precisas dos especialistas.

CARACTERÍSTICAS

Especialista Conhecimento

Bom Senso

ESTRUTURA BÁSICA S.E.

INTERFACE COM O USUÁRIO

INTERFACE COM O USUÁRIO

INTERFACE COM O USUÁRIO

iCol - Sistema de Planejamento de ColheitaQual a data de início de safra ideal para esse ano ?

Como efetuar a política de matéria-prima de fornecedores ?Qual o mix ótimo de produção de açúcar e álcool ?

Como configurar e distribuir frentes de corte ?Qual o perfil varietal ideal para composição do canavial ?

Como minimizar a distância de transporte em períodos críticos ?Onde, quando e como colher a matéria-prima ?

Como minimizar custos operacionais da área agrícola ?

MOTOR DE INFERÊNCIA

NÚCLEO PROGRESSIVO REGRESSIVO

BASE DE CONHECIMENTO

CONHECIMENTO FACTAL CONHECIMENTO EURÍSTICO

LINGUAGEM NATURAL

LINGUAGEM NATURAL

PLN - Processamento de linguagem natural

Objetivo : capacidade de entender e compor texto

Análise morfológica,sintática, semântica, pragmática

Classes de Aplicações : baseadas em texto e baseadas em diálogo

LINGUAGEM NATURALNA RECUPERAÇÃO DA

INFORMAÇÃO

LINGUAGEM NATURALNA RECUPERAÇÃO DA

INFORMAÇÃO

SISTEMA DE RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO

CONCEITO DE AMBIGUIDADEGRÁFICOS CONCEITUAIS -

MODELAGEM DE REPRESENTAÇÃO DE CONHECIMENTO

ARQUITETURA PARA O SISTEMA ESPECIALISTA PARA

GERENCIAMENTO DA INFORMAÇÃO (SEGI)

Base de ConhecimentoMotor de Inferência

Interface com o Usuário

EXEMPLOS PRÁTICOS

EXEMPLOS PRÁTICOS

EXEMPLOS PRÁTICOS

American ExpressCitibank

National WestminsterMidland Bank

APLICAÇÕES

APLICAÇÕES

Sistemas de InterpretaçãoSistema de Diagnóstico

Sistema de ProjetoSistemas de Monitoração

Sistemas de Controle

CONCLUSÃO

CONCLUSÃO