UD05 · Actividades guiadas¶
Se trabajan en clase
Seis notebooks de introducción y práctica guiada, en dominios distintos (§6.1 de la teoría). No son evaluables por sí solos, pero preparan los cinco entregables de la página siguiente.
| Notebook | Dominio | Descargar | Ejecutar |
|---|---|---|---|
| 0 · Sistema experto con Python y Experta | Introducción a experta |  |  |
| 0 · Piedra, papel o tijera | Juego decidido por reglas | | |
| 1 · Sistema experto: clasificación de animales | Zoología | | |
| 2 · Sistema basado en reglas: Titanic | Reglas extraídas de datos (§7) | | |
| 3 · Sistema de control: regar el césped | Control difuso (§8, §10) | | |
| 4 · Lógica difusa: quién jugará | El clásico «jugar al tenis» (§8) | | |
Nota sobre la tabla anterior.
Si Google Colab da un error de versión
Los notebooks 3 y 4 necesitan una versión concreta del entorno de ejecución de Colab ([Editar] → [Configuración del cuaderno] → 2025.7 en vez de «Última (recomendada)»), o puedes usar el docker-compose.yml de la unidad para ejecutarlos en local.
Referencia: un sistema experto grande, resuelto¶
EX0 · Tasación de vehículos usados (descargar · Colab) es un ejemplo extenso ya resuelto, portado de una práctica original en CLIPS: no es un enunciado que se te pida entregar, es una referencia para ver cómo se estructura un sistema experto grande de principio a fin, con más reglas y más profundidad que los ejemplos guiados de arriba.
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