62. Emulación/simulación de entes inteligentes
4411. El elemento humano en los sistemas expertos
73. Sistemas inteligentes
4512. Beneficios de los sistemas expertos
84. Agentes inteligentes
4613. ¿Cuánto cuesta desarrollar un sistema experto?
9CAPÍTULO 2 • INGENIERÍA DEL CONOCIMIENTO
4714. Problemas y limitaciones de los sistemas expertos
10Introducción
48CAPÍTULO 4 • DESARROLLO DE SISTEMAS EXPERTOS
111. Datos, información y conocimiento
491. Proceso de desarrollo de un sistema experto
122. Comparación entre programación convencional y programación en inteligencia artificial
501.1 Etapa 1: Análisis del problema
133. Características generales del conocimiento
511.2 Etapa 2: Análisis y diseño del sistema
14Conocimiento superficial y conocimiento profundo
521.3 Etapa 3: Desarrollo del prototipo rápido
15Características del conocimiento en IA
531.4 Etapa 4: Desarrollo del sistema
164. El ingeniero del conocimiento
541.5 Etapa 5: Implementación: 1.6 Etapa 6: Post-implementación
175. Fuentes del conocimiento
55SEGUNDA PARTE – APLICACIONES DE SISTEMAS EXPERTOS
186. Ingeniería del conocimiento
56CAPÍTULO 2 • APLICACIONES EN MEDICINA
197. Problemas principales de la ingeniería del conocimiento
571. Marco teórico
207.1 Adquisición del conocimiento
581.1 Apendicitis aguda
21Validación y verificación
591.2 Puntuación de apendicitis pediátrica (PAS)
227.1.1 Métodos para la adquisición del conocimiento
601.3 Puntaje de Alvarado para apendicitis aguda
237.1.2 Mapas de conocimiento
611.4 Calculadora de riesgo de apendicitis pediátrica (pARC)
247.1.3 Problemas y limitaciones en la adquisición del conocimiento
621.5 Pendicectomía convencional y laparoscópica
257.2 Representación del conocimiento
632. Diseño y desarrollo del sistema
267.2.1 Reglas de producción
642.1 Descripción general
277.2.2 Frames
652.2 Módulo de selección de la herramienta de diagnóstico
287.3 Métodos de inferencia
662.3 Módulo de recomendación del tipo de cirugía
297.3.1 Razonamiento hacia adelante
672.4 Módulos de diagnóstico del riesgo de apendicitis
307.3.2 Razonamiento hacia atrás
683. Resultados
317.3.3 Razonamiento oportunístico
69CAPÍTULO 3 • APLICACIONES PARA LA GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO EN ORGANIZACIONES
328. Representación y procesamiento de la incertidumbre
70Introducción
33CAPÍTULO 3 • SISTEMAS EXPERTOS
711. La perspectiva de creación y desarrollo del conocimiento
341. ¿Qué es un sistema experto?
722. Sistemas de gestión del conocimiento
352. Estructura de un sistema experto
733. Características de un sistema de gestión del conocimiento en las organizaciones
363. Funcionalidad de un sistema experto
744. Bases de diseño del sistema experto para la gestión del conocimiento
374. Arquitectura de sistemas expertos
755. Alcances del sistema experto para la gestión del conocimiento y otros sistemas basados en tecnologías de la información
385. Categorías de sistemas expertos
766. Diseño del sistema experto para la gestión del conocimiento
