xoves, 26 de novembro de 2015

TEMA 2: Impresora 3D

Actividade 6
Crea unha nova entrada (ou publicación)no teu blog co nome ACTIVIDADE6.
Impresora 3D.

  • Buscando a información na rede redacta aproximadamente 25 liñas explicando o seu principio de funcionamento, tipos e aplicacións. 
  • Engade un vídeo da rede (duración non superior a 3 minutos si é posible). 

A impresora 3D , é unha máquina ou dispositivo mecánico capaz de, mediante diversos procesos utilizados, sintetizar un obxecto tridimensional. Na impresión en 3D, as sucesivas capas de material fórmanse baixo control por computador. Estes obxectos poden ser de case calquera forma ou xeometría, e prodúcense a partir dun modelo 3D ou outra fonte de datos electrónicos.

 A maioría dos modelos comerciais actualmente son de dous tipos:
 De compactación, cunha masa de po que se compacta por estratos.
 De adición, ou de inxección de polímeros, nas que o propio material engádese por capas.

Segundo o método empregado para a compactación do po, pódense clasificar en:
Impresoras 3D de tinta: utilizan unha tinta aglomerante para compactar o po. O uso dunha tinta permite a impresión en diferentes cores.
Impresoras 3D láser: É un láser que transfire enerxía ao po facendo que se polimerice. Despois mergúllase nun líquido que fai que as zonas polimerizadas se solidifiquen.



As impresoras 3D teñen moita variedade de aplicacións:

Partes do corpo humano: Aínda que sexa difícil de crer, lográronse imprimir partes do corpo humano do tamaño preciso que necesita o paciente, feitas dun material compatible co tecido orgánico en caso de necesitarse a substitución de certos órganos danados.
Xoguetes e figuras: Como é de esperar, o máis simple de imprimir son figuras dunha soa peza de tamaño pequeno e ao redor diso, formouse un interesante mercado de xoguetes que se adaptan aos desexos de cada neno.
Deste xeito, os pais poden crear xoguetes exactamente do gusto dos seus fillos, variando desde pequenas figuras dun corpo simple ata estruturas máis complexas e grandes formadas por varias impresións de menor tamaño.
Vestimenta feita á medida: Quizais a tea sexa o elemento máis cómodo para vestir, con todo, isto non detivo a innovación no campo da moda utilizando a impresión 3D creándose modelos feitos á medida de cada persoa como vestidos, camisetas e ata roupa interior, a que resulta ser dun plástico ríxido difícil de ocupar.
Carcasas para teléfonos móbiles: O soño de moitos usuarios de teléfonos móbiles é a personalización ao máximo dos seus dispositivos, labor na que hoxe as impresoras 3D poden chegar a cumprir unha interesante función grazas ás súas posibilidades.
Como é de imaxinar, o deseño personalizado de carcasas ou cubertas traseiras é un dos usos inmediatos que se poden alcanzar, o que algunhas empresas como Nokia promoven activamente para que os clientes logren formas, cores e figuras á súa medida.
Comida con deseños novos: Ademais de elementos ríxidos e permanentes de plástico, tamén se poden modelar estruturas temporais como sobremesas e doces formados cunha impresora 3D, lográndose deseños artísticos imposible de facer a man.
Así, unha compañía de Estados Unidos chamada The Sugar Lab ofrece diversas sobremesas feitas de auga e azucre endurecida, comezando un negocio de comida de luxo de gran aspecto e que cativa con éxito o interese dos consumidores.
Pero isto só son algúns usos da impresora 3D, xa que actualmente, esta úsase en moitos máis ámbitos que os mencionados.








xoves, 12 de novembro de 2015

TEMA 2: Hardware

Google Sites

Actividade 2

Crea un arquivo en Open Officce Writer en formato libre (tamaño de letra 12). Os conceptos están definidos nas páxinas 32 e 33 do libro (non é necesario buscar información adicional, excepto no punto 1) e son os seguintes:

  • Superordenador Mare Nostrum. Busca información (aprox 15 liñas) e imaxe na rede.
  • Tablets. Busca imaxe na rede.
  • Smartphones. Busca imaxe na rede.  
Actividade 4

Crea un arquivo en Open Officce Writer en formato libre (tamaño de letra 12). Os conceptos están definidos nas páxinas 36 e 37 do libro (non é necesario buscar información adicional) e son os seguintes:
  • RAM. Busca imaxe na rede.
  • Memoria caché.
  • Memoria virtual.
  • Memoria ROM-BIOS.
  • Memoria RAM-CMOS.

xoves, 5 de novembro de 2015

TEMA 1:Sociedade do coñecemento: INTELIXENCIA ARTIFICIAL

Nesta ligazón atoparás un documento elaborada pola Universidade de Valencia. A información que necesitas está nas 6 primeiras páxinas do documento.
Cos contidos que se enumeran a continuación crea unha entrada nova no teu blog co nome de Tema 1 Sociedade do Coñecemento: INTELIXENCIA ARTIFICIAL

  • Definición de Intelixencia Artificial explicando para qué serven as súas técnicas e metodoloxías.
  • Obxectivos básicos.
  • Definición de Sistemas de Procesamento de linguaxe natural.
  • Definición de Recoñecemento de Visión.
  • Definición de Sistemas Baseados no Coñecemento e Sistemas Expertos.
  • Definición de Redes Neuronais.
  • Definición de Sistemas Inductivos.
 -Definición de Intelixencia Artificial explicando para qué serven as súas técnicas e metodoloxías. 
A Intelixencia Artificial hai que enmarcala nun contexto evolutivo xa que está á vangarda das investigacións en informática e continuamente ábrense novas vías de investigación. En consecuencia non existe unha única definición de Intelixencia Artificial senón que esta depende da perspectiva desde a cal se tente realizar:
1. Desde a perspectiva de Intelixencia (Brown, 1997: 1): intelixencia artificial trata de construír máquinas intelixentes que actúen como nós esperamos que a xente actúe.
2. Desde a perspectiva da investigación (Brown, 1997:2): a intelixencia artificial estuda como lograr que as máquinas realicen tarefas que, polo momento, son realizadas mellor polos seres humanos.
En resumo poderiamos dicir que a Intelixencia Artificial está formada por unha serie de técnicas e metodoloxías encamiñadas a resolver problemas non estruturados que necesitan do coñecemento para a súa resolución xa que carecen dunha resposta inmediata e mesmo presentan máis dunha solución como consecuencia da existencia de incerteza ou ambigüidade nos resultados finais ou parciais.
-Obxectivos básicos.
A Intelixencia Artificial é unha rama da Informática, xurdida ao redor dos anos cincuenta, que persegue á vez dous obxectivos básicos:
1.- Estudar o comportamento intelixente dos seres humanos, incluíndo tanto o aspecto cognoscitivo como o perceptual, co fin de simulalo nun computador.
2.- Facer máquinas intelixentes e programas capaces de imitar o comportamento humano intelixente, é dicir que poidan realizar as operacións humanas de ver, oir, falar, razoar, xulgar, comprender, aprender da experiencia ecomunicarse como o fan as persoas humanas.
-Definición de Sistemas de Procesamento de linguaxe natural. 
Os sistemas de procesamiento da linguaxe natural son sistemas de sistemas cuxo obxectivo é o tratamento automático da información lingüística, é dicir, trátase de sistemas nos que o usuario introduce os datos no computador utilizando o mesmo linguaxe que utiliza para comunicarse con outras persoas, o computador codifica esa información en linguaxe de máquina para podela procesar e, unha vez procesada, xerar a saída adecuada en linguaxe natural.
-Definición de Recoñecemento de Visión.
 Os sistemas de recoñecemento da visión son programas de computador que realizan tarefas de tratamento de imaxes, para manipulalas, realizar traballos de creatividade, publicidade, edición, controlar procesos industriais, de seguridade, etc., mediante a incorporación da capacidade visual a un computador para que sexa capaz de identificar o que ve. O seu estudo céntrase principalmente no desenvolvemento de sensores capaces de observar a contorna e de poder transmitir o que observan a un robot, co fin de que este retroaliméntese continuamente, en tempo real, e poida cambiar as operacións que realiza en función dos cambios na contorna.
-Definición de Sistemas Baseados no Coñecemento e Sistemas Expertos. 
Os sistemas baseados no coñecemento son programas informáticos que conteñen o coñecemento dun dominio específico dunha forma explícita e separado do resto do sistema, é dicir, existe unha clara separación entre os coñecementos que posúe o sistema sobre o dominio e os mecanismos de explotación que utiliza o sistema para chegar a establecer as súas conclusións.
Cando o coñecemento que contén o sistema baseado no coñecemento é proporcionado por persoas expertas no dominio, nos atopamos ante os sistemas expertos.
Os sistemas expertos son programas que imitan o proceso de razoamento dos expertos humanos e proporcionan marcos de decisión co tipo de consello similares aos que se recibirían dun experto humano.

-Definición de Redes Neuronais. 
A redes neuronais son sistemas simulan o proceso de recoñecemento do cerebro humano e do mesmo xeito que as neuronas biolóxicas, estes sistemas están deseñados para aprender da observación e a repetición. As redes neuronais tratan de resolver de forma eficiente problemas nos cales a información é difusa, incerta, contraditoria ou errónea.
En consecuencia como os problemas susceptibles de ser resoltos mediante a metodoloxía das redes neuronais son: problemas de optimización, problemas de recoñecemento e problemas de xeneralización.

-Definición de Sistemas Inductivos.
Os sistemas inductivos xeran unha árbore de decisión a partir dun conxunto de exemplos que constitúen o conxunto de adestramento. É dicir, trátase de sistemas que parten dun conxunto de exemplos segundo un atributo, e van seleccionando ata que todos os exemplos do subconjunto elixido pertenzan a unha mesma clase conduzan a un mesmo resultado. Estes sistemas son útiles en aplicacións simples onde o conxunto de adestramento é relativamente completo e exacto, coñécense todos os datos e as súas solucións.

Dentro do conxunto de sistemas inductivos cabe destacar os sistemas de razoamento baseado en casos (RBC) que recuperan a experiencia relevante (feitos e solucións históricos) anterior, da que se dispón, para solucionar novos problemas que presentan características similares. O proceso que seguen é o seguinte: en primeiro lugar indícanse as características do problema a resolver; a partir delas o sistema realiza unha procura na base de casos que posúe ata atopar casos similares ao presentado; posteriormente, a solución dos casos atopados adáptanse ao problema exposto e na medida en que dita solución sexa aceptada polo usuario, engadirase á base de casos, para poder ser examinado cando se expoña un novo problema ao sistema. Os sistemas RBC son adecuados para aqueles problemas que se caracterizan por: existir moita experiencia, a experiencia no dominio é valiosa e difícil de adquirir, o coñecemento pode ser capturado a través de casos, a creatividade e sentido común son partes do proceso de resolución do problema e o coñecemento é difícil de representar mediante regras.