849 resultados para Artificial Intelligence


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Embora os progressos na área de informática sejam bastante significativos e velozes, na tradução automática há muito ainda o que ser feito. Desde meados dos anos 40 já havia um interesse, em especial pelos americanos e ingleses, numa tradução mais rápida e eficiente de documentos russos, porém até hoje o que se vê em termos de tradução automática está aquém daquilo que se possa chamar de uma boa tradução. Para buscar uma tradução automática eficiente os cientistas têm usado como fonte principal meios estatísticos de solução para tal problema. Esse trabalho visa dar um novo enfoque a tal questão, buscando na ciência cognitiva sua principal fonte de inspiração. O resultado a que se chega com o presente trabalho é que a estatística deve continuar sendo sim uma fonte de auxílio em especial na definição de padrões. Porém, o trabalho trás consigo o propósito de levantar a sobreposição semântica como via de possível solução que possa vir auxiliar, ou, até mesmo trazer maior rapidez a questão da tradução automática. No campo organizacional levanta uma questão interessante, o valor da experiência como meio inteligente de buscar melhores resultados para as empresas.

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O modelo racional de decisão tem sido objeto de estudo constante na academia de vários países, contribuindo para evolução do ser racional como importante tomador de decisão. A evolução destes estudos tem aberto questionamentos quanto à capacidade de racionalidade que temos como tomadores de decisão, deleitando assim em várias teorias novas que pesquisam estas limitações no decidir. Especialmente aplicadas a teorias econômicas, estudos como Inteligência Artificial, Contabilidade Mental, Teoria dos Prospectos, Teoria dos Jogos entre outras se destacam neste cenário de estudo das finanças comportamentais. A contabilidade como ferramenta de apoio as decisões financeiras ocupa posição de destaque. Esta tem em seu escopo de trabalho normas (aquilo que deveria ser feito) que regulam sua atuação, em alguns casos esta regulamentação não é precisa em suas especificações, deixando janelas que levam seus profissionais a erros de interpretação. A imprecisão contábil pode causar viés em suas classificações. Os profissionais, deparados com este legado podem se utilizar de heurísticas para interpretar da melhor maneira possível os acontecimentos que são registrados na contabilidade. Este trabalho tem a intenção de análise de alguns pontos que consideramos importantes quando temos imprecisão contábil, respondendo as seguintes perguntas: a imprecisão de normas contábeis causa viés na decisão? O profissional que se depara com imprecisão contábil se utiliza de Heurística para decidir? Quais os erros mais comuns de interpretação sob incerteza contábil? Para que o assunto fosse abordado com imparcialidade de maneira a absorver retamente quais são as experiências dos profissionais que atuam na área contábil, foi elaborado um questionário composto por uma situação possível que leva o respondente a um ambiente de tomada de decisões que envolva a prática contábil. O questionário era dividido em duas partes principais, com a preocupação de identificar através das respostas se existe imprecisão contábil (sob a luz do princípio da prudência) e quais heurísticas que os respondentes se utilizam com mais freqüência, sendo o mesmo aplicado em profissionais que atuam na área contábil e que detenham experiências profissionais relacionadas à elaboração, auditoria ou análise de demonstrações contábeis. O questionário aplicado na massa respondente determinou, através das respostas, que existe, segundo os profissionais, interpretações diferentes para os mesmos dados, caracterizando assim zona cinzenta, segundo Penno (2008), ou seja, interpretações que podem ser mais agressivas ou mais conservadoras conforme a interpretação do profissional. Já quanto às estratégias simplificadoras, ou heurísticas, que causam algum tipo de enviesamento no processo decisório, alguns foram identificadas como: associações pressupostas, interpretação errada da chance, regressão a media e eventos disjuntivos e eventos conjuntivos, que reforçam a pesquisa dando indícios de que os respondentes podem estar tomando decisões enviesadas. Porém, não se identificou no estudo tomada de decisões com enviesamentos como recuperabilidade e insensibilidades ao tamanho da amostra. Ao final do estudo concluímos que os respondentes têm interpretações diferenciadas sobre o mesmo assunto, mesmo sob a luz do princípio contábil da prudência, e ainda se utilizam de estratégias simplificadoras para resolverem assuntos quotidianos.

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Data Warehouse (DW) é um processo que aglutina dados de fontes heterogêneas, incluindo dados históricos e dados externos para atender à necessidade de consultas estruturadas e ad-hoc, relatórios analíticos e de suporte de decisão. Já um Case-Based Reasoning (CBR) é uma técnica de Inteligência Artificial (AI – Artificial Intelligence) para a representação de conhecimento e inferência, que propõe a solução de novos problemas adaptando soluções que foram usadas para resolver problemas anteriores. A descrição de um problema existente, ou um caso é utilizado para sugerir um meio de resolver um novo problema, avisar o usuário de possíveis falhas que ocorreram anteriormente e interpretar a situação atual. Esta dissertação tem por objetivo apresentar um estudo do uso de um DW combinado com um CBR para a verificação de “risco” de inadimplência no setor de telecomunicações. Setor este que devido as grandes mudanças que ocorreram no mercado, que passam desde a privatização do setor e a entrada de novas operadoras fixas e celulares, criando um ambiente de concorrência, anteriormente inexistente, possibilitando assim ao cliente trocar de operadora ou até mesmo deixar a telefonia fixa e ficar somente com a celular, e vai até ao fato da estabilização econômica e as novas práticas de mercado, que determinou a baixa das multas, tornando assim compensador aos clientes deixar as faturas vencidas a perder juros de aplicações ou pagar juros bancários para quitar a sua dívida, visto que a empresa telefônica só pode aplicar as sanções com o prazo de 30 dias. Este trabalho mostra o desenvolvimento de um CBR para aplicação na área de Crédito e Cobrança, onde são detalhados os vários passos, a utilização do mesmo junto ao um DW, o que proporciona a comparação com desenvolvimento de outros sistemas similares e as diferenças (vantagens e desvantagens) que isso traz ao mesmo.

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Who was the cowboy in Washington? What is the land of sushi? Most people would have answers to these questions readily available,yet, modern search engines, arguably the epitome of technology in finding answers to most questions, are completely unable to do so. It seems that people capture few information items to rapidly converge to a seemingly 'obvious' solution. We will study approaches for this problem, with two additional hard demands that constrain the space of possible theories: the sought model must be both psychologically and neuroscienti cally plausible. Building on top of the mathematical model of memory called Sparse Distributed Memory, we will see how some well-known methods in cryptography can point toward a promising, comprehensive, solution that preserves four crucial properties of human psychology.

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Este trabalho minera as informações coletadas no processo de vestibular entre 2009 e 2012 para o curso de graduação de administração de empresas da FGV-EAESP, para estimar classificadores capazes de calcular a probabilidade de um novo aluno ter bom desempenho. O processo de KDD (Knowledge Discovery in Database) desenvolvido por Fayyad et al. (1996a) é a base da metodologia adotada e os classificadores serão estimados utilizando duas ferramentas matemáticas. A primeira é a regressão logística, muito usada por instituições financeiras para avaliar se um cliente será capaz de honrar com seus pagamentos e a segunda é a rede Bayesiana, proveniente do campo de inteligência artificial. Este estudo mostre que os dois modelos possuem o mesmo poder discriminatório, gerando resultados semelhantes. Além disso, as informações que influenciam a probabilidade de o aluno ter bom desempenho são a sua idade no ano de ingresso, a quantidade de vezes que ele prestou vestibular da FGV/EAESP antes de ser aprovado, a região do Brasil de onde é proveniente e as notas das provas de matemática fase 01 e fase 02, inglês, ciências humanas e redação. Aparentemente o grau de formação dos pais e o grau de decisão do aluno em estudar na FGV/EAESP não influenciam nessa probabilidade.

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A constraint satisfaction problem is a classical artificial intelligence paradigm characterized by a set of variables (each variable with an associated domain of possible values), and a set of constraints that specify relations among subsets of these variables. Solutions are assignments of values to all variables that satisfy all the constraints. Many real world problems may be modelled by means of constraints. The range of problems that can use this representation is very diverse and embraces areas like resource allocation, scheduling, timetabling or vehicle routing. Constraint programming is a form of declarative programming in the sense that instead of specifying a sequence of steps to execute, it relies on properties of the solutions to be found, which are explicitly defined by constraints. The idea of constraint programming is to solve problems by stating constraints which must be satisfied by the solutions. Constraint programming is based on specialized constraint solvers that take advantage of constraints to search for solutions. The success and popularity of complex problem solving tools can be greatly enhanced by the availability of friendly user interfaces. User interfaces cover two fundamental areas: receiving information from the user and communicating it to the system; and getting information from the system and deliver it to the user. Despite its potential impact, adequate user interfaces are uncommon in constraint programming in general. The main goal of this project is to develop a graphical user interface that allows to, intuitively, represent constraint satisfaction problems. The idea is to visually represent the variables of the problem, their domains and the problem constraints and enable the user to interact with an adequate constraint solver to process the constraints and compute the solutions. Moreover, the graphical interface should be capable of configure the solver’s parameters and present solutions in an appealing interactive way. As a proof of concept, the developed application – GraphicalConstraints – focus on continuous constraint programming, which deals with real valued variables and numerical constraints (equations and inequalities). RealPaver, a state-of-the-art solver in continuous domains, was used in the application. The graphical interface supports all stages of constraint processing, from the design of the constraint network to the presentation of the end feasible space solutions as 2D or 3D boxes.

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CRUZ, Ângela M. P.; Lycurgo, Tassos. Da atividade dialógica: aspectos lógicos. Revista Vivência, Natal, v. 26, p. 51-58, 2004.

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Spiking neural networks - networks that encode information in the timing of spikes - are arising as a new approach in the artificial neural networks paradigm, emergent from cognitive science. One of these new models is the pulsed neural network with radial basis function, a network able to store information in the axonal propagation delay of neurons. Learning algorithms have been proposed to this model looking for mapping input pulses into output pulses. Recently, a new method was proposed to encode constant data into a temporal sequence of spikes, stimulating deeper studies in order to establish abilities and frontiers of this new approach. However, a well known problem of this kind of network is the high number of free parameters - more that 15 - to be properly configured or tuned in order to allow network convergence. This work presents for the first time a new learning function for this network training that allow the automatic configuration of one of the key network parameters: the synaptic weight decreasing factor.

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O presente trabalho é o estudo dos aspectos da metodologia projetual, face às novas tecnologias da informática, Inteligência Artificial (Sistemas Especialistas) e CAD, consideradas as reais possibilidades de automatização no processo de concepção em Design. Esse artigo propõe uma metodologia para a construção de sistema inteligente capaz de auxiliar o designer nas tarefas projetuais. A indústria de calçados foi utilizada como estudo de caso para a aplicação da metodologia, onde as reais possibilidades de automação são verificadas.

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This work proposes the specification of a new function block according to Foundation Fieldbus standards. The new block implements an artificial neural network, which may be useful in process control applications. The specification includes the definition of a main algorithm, that implements a neural network, as well as the description of some accessory functions, which provide safety characteristics to the block operation. Besides, it also describes the block attributes emphasizing its parameters, which constitute the block interfaces. Some experimental results, obtained from an artificial neural network implementation using actual standard functional blocks on a laboratorial FF network, are also shown, in order to demonstrate the possibility and also the convenience of integrating a neural network to Fieldbus devices

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Conventional methods to solve the problem of blind source separation nonlinear, in general, using series of restrictions to obtain the solution, often leading to an imperfect separation of the original sources and high computational cost. In this paper, we propose an alternative measure of independence based on information theory and uses the tools of artificial intelligence to solve problems of blind source separation linear and nonlinear later. In the linear model applies genetic algorithms and Rényi of negentropy as a measure of independence to find a separation matrix from linear mixtures of signals using linear form of waves, audio and images. A comparison with two types of algorithms for Independent Component Analysis widespread in the literature. Subsequently, we use the same measure of independence, as the cost function in the genetic algorithm to recover source signals were mixed by nonlinear functions from an artificial neural network of radial base type. Genetic algorithms are powerful tools for global search, and therefore well suited for use in problems of blind source separation. Tests and analysis are through computer simulations

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This work presents an analysis of the control law based on an indirect hybrid scheme using neural network, initially proposed for O. Adetona, S. Sathanathan and L. H. Keel. Implementations of this control law, for a level plant of second order, was resulted an oscillatory behavior, even if the neural identifier has converged. Such results had motivated the investigation of the applicability of that law. Starting from that, had been made stability mathematical analysis and several implementations, with simulated plants and with real plants, for analyze the problem. The analysis has been showed the law was designed being despised some components of dynamic of the plant to be controlled. Thus, for plants that these components have a significant influence in its dynamic, the law tends to fail