jueves, 22 de agosto de 2013

Peter Norvig Biografía y Grandes logros

PETER NORVIG: es director de Investigación de Google Inc, anteriormente dirigió el grupo de algoritmos de búsqueda principal. Él es un miembro AAAI , ACM Fellow, y la Academia Americana de Artes y Ciencias de miembro. Es co-autor de la Inteligencia Artificial: Un enfoque moderno, el libro de texto líder en el campo, y el co-maestro de una clase de inteligencia artificial que ha registrado 160.000 estudiantes, ayudando a poner en marcha la actual ronda de las clases en línea abiertos masivos.

Anteriormente fue jefe de la División de Ciencias de la Computación en el Centro de Investigación Ames de la NASA, lo científico principal de la computadora de la NASA toma. Recibió el Premio al Logro Excepcional de la NASA en 2001. Ha sido profesor en la Universidad del Sur de California y la Universidad de California en Berkeley, de la que recibió un doctorado en 1986 y el premio Alumno Distinguido en 2006. Ayudando a poner en marcha la actual ronda de las clases en línea abiertos masivos. Tiene más de cincuenta publicaciones en Informática, concentrándose en Inteligencia Artificial, Procesamiento del Lenguaje Natural e Ingeniería del Software, incluyendo los libros de Inteligencia Artificial: Un enfoque moderno (el libro de texto principal en el campo), Paradigmas de Programación AI: Estudios de Caso en Common Lisp , Verbmobil: Un sistema de traducción de diálogo cara a cara , ySistemas Inteligentes de Ayuda para UNIX . Él es también el autor de la Presentación en Powerpoint Gettysburg y la frase capicúa más larga del mundo.

PRINCIPALES LOGROS
  • Google:. Búsqueda y Investigación de la Web Google ya era un éxito cuando llegué en 2001, por lo que la mayor parte del mérito es de los que estaban allí antes que yo. Pero como director de Calidad de Búsqueda en el período 2002-2005 era mi responsabilidad para mantener y mejorar la calidad de nuestros algoritmos de búsqueda principales web durante un período de crecimiento de veinte veces y aumentó el escrutinio de los webmasters, el público y la prensa. A lo largo de todo esto, Google ha mantenido la ventaja sobre todos los competidores. Como Director de Investigación (en 2005) que supervisó el mundo superior de la máquina equipo de traducción y me ayuda a construir mejores grupos en la comprensión del habla y otras áreas. Se puede ver un artículo MCCA en nuestro enfoque de la investigación.
  • Educación: Co-docente de una clase de AI en línea para los que 160.000 estudiantes registrados y 23.000 completaron el curso. Un experimento en curso que se ha dado en llamar un cambio revolucionario en el mundo académico, el curso fue ofrecido en la primera plana del New York Times. Desde entonces, hemos re-ofreció la clase AI través Udacity , la compañía start-up fundada por mi co-profesor Sebastian Thrun (pero que no tengo ninguna posición oficial en), y me han enseñado otra clase en el diseño de programas informáticos . En Google, he trabajado en el desarrollador de curso del proyecto, un paquete de código abierto para la construcción de las clases en línea. Mi artículo sobre Teach Yourself Programación en diez años ha tenido más de 2 millones de lectores, y algunos de mis otras piezas han sido utilizados por otros educadores.
  • Inteligencia Artificial: Un enfoque moderno. Con Stuart Russell, co-autor de lo que ha sido el libro de texto principal en AI desde 1995, con más de 200.000 copias vendidas y más de 15.000 citas . En CiteSeer , es 22 más citada publicación la informática.
  • NASA: Remote Agent y Mars Exploration Rovers Mi división desarrolló el agente remoto experimento que voló en el Deep Space 1 nave espacial. Este fue el primer uso de la planificación autónoma, la programación y la identificación de fallas a bordo de una nave espacial. Se ganó la NASA Software 1999 de la concesión del año y fue citado en dos direcciones presidenciales AAAI (por Nils Nilsson y Ron Brachman ) como uno de los mejores logros de la historia de la IA. Remote Agent también sirvió como campo de pruebas para algunos de los programas de planificación automática que mi equipo llevó a los tremendamente exitosos Mars Exploration Rovers , o MER (que voló después de dejar la NASA).
  • Paradigmas de Programación AI. Este libro ha sido llamado "el mejor libro jamás escrito sobre la programación". Esa es una opinión subjetiva (y por mi parte no están de acuerdo), pero parece que hay un consenso de que este es uno de los 3 o 4 primeros libros sobre programación Lisp.


miércoles, 7 de agosto de 2013

TIPOS DE SEÑALES

En la electrónica se trabaja de la mano con el mundo de las señales, debido ha esto empezaremos con una pequeña descripción de los diferentes tipos de señales.



Señal analógica continua: Una señal continua es una señal "suave" que está definida para todos los puntos de un intervalo determinado del conjunto de los números reales. Por ejemplo, la función seno es un ejemplo continuo, como la función exponencial o la función constante. Una parte de la función seno en el rango de tiempos de 0 a 6 segundos también es contínua. Si deseamos ejemplos de la naturaleza tenemos la corriente, el voltaje, el sonido, la luz, etc.


Señal análoga discreta: Una señal discreta es una señal discontinua que está definida para todos los puntos de un intervalo determinado del conjunto de los números enteros. Su importancia en la tecnología es que, los computadores y microchips que son utilizados en este nuevo mundo "Digital" en el que vivimos, sólo manejan señales discretas. Una señal discreta en la naturaleza podría ser el pulso cardíaco, el rebotar de una pelota al caer libremente, etc. Si para todos los valores de una variable existe un valor, estamos hablando de una señal continua.



Señal digital continua:Este tipo de señal consiste en un patrón de bits de información, estos patrones son de tipo binario, este tipo de parámetro hace que se mas fácil el almacenamiento de datos. Un ejemplo seria los pulsos de reloj del procesador de cualquier maquina.