Curso 2012-2013 Juan Domingo Tardós Dpto. Informática e Ingeniería de Sistemas. Inteligencia...
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Curso 2012-2013Juan Domingo Tardós Dpto. Informática e Ingeniería de Sistemas.
Inteligencia Artificial (30223)Lección 12. Probabilidad y Redes Bayesianas
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2
ÍndiceProbabilidad. Conceptos básicos
Regla de Bayes
Independencia .vs. Independencia Condicional
Redes Bayesianas
D-Separación
Basado en las transparencias de Sebastian Thrun y Peter Norwig, CS221: Artificial Intelligence, Stanford University, 2011
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3
El Problema de Monty HallConcurso de la tele (“Let’s make a deal”)
Hay tres puertas cerradas, tras una hay un coche y tras las otras, sendas cabras
El concursante elige una puerta, por ejemplo la 1 El presentador (Monty Hall) abre una de las otras dos puertas
Él sabe dónde está el coche y nunca lo muestra Da al concursante la opción de mantener su elección o cambiar
¿Cual es la decisión más racional? ¿Mantener la elección? ¿Cambiar de puerta? ¿Da igual?
Los creadores de “1,2,3 responda otra vez” ¿sabían cálculo de probabilidades?
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4
Objetivo de este TemaRepresentación estructurada de la incertidumbre
bateríasin carga
el cocheno arranca
batería no se recarga
alternadorroto
correa alternador
rota
bateríamuerta
batería vieja
indicadorde la batería
lucesluz delaceite
indicador dela gasolina
varilla delaceite
sinaceite
singasolina
manguitogasolinaobstruído
motor dearranqueaveriado
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5
ProbabilidadRepresenta la incertidumbre
Grado de creencia de un agente en una afirmación
Tiene fundamento matemático sólido
Aparece en todos los campos de la Inteligencia Artificial Aprendizaje Recuperación de información Visión por Computador Robótica
Ejemplo: vamos al dentistadolor_de_muelas caries
dolor_de_muelas caries problema_encías flemón ....caries dolor_de_muelas
P( dolor_de_muelas | caries ) = 0.8
?
?
?
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6
RecordatorioX: variable aleatoria
x: un valor específico
Probabilidad condicional:
Tma Probabilidad Total:
Regla de Bayes:
X e Y son independientes si:
1)( x
xP0)()( xXPxP
)(
),()|(
yP
yxPyxP
)()|(),()( yPyxPyxPxPyy
'
)'()'|(
)()|(
)(
)()|()|(
y
yPyxP
yPyxP
xP
yPyxPxyP
YX
Distribución discreta
)()|(
)()|(
)()(),(:,
yPxyP
xPyxP
yPxPyxPyx
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7
ProbabilidadProbabilidad incondicional o a priori:
Probabilidad condicional o a posteriori (dada una cierta evidencia):
5.0)()( caraPcaraMonedaP 5.0)( cruzP
2.0)( cariesP 8.0)( cariesP
01.0)(
29.0)(
1.0)(
6.0)(
nieveTiempoP
nubesTiempoP
lluviaTiempoP
solTiempoP
4.0)(
6.0)(
elasolor_de_mucaries | dP
elasolor_de_mucaries | dP
1)( x
xP
1)|( x
yxP
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8
Probabilidad ConjuntaEventos múltiples: cancer, resultado de un test
Problema: para N variables binarias, hacen falta 2N-1 valores para especificar la distribución conjunta
)PositivoTest Cancer,(PTiene Cancer? Test Positivo? P(C,TP)
si si 0.018
si no 0.002
no si 0.196
no no 0.784
1),(,
yx
yxP
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9
Probabilidades MarginalesPueden obtenerse a partir de la conjunta
Marginalizar:
Tiene Cancer? Test Positivo? P(C,TP)
si si 0.018
si no 0.002
no si 0.196
no no 0.784
y
yxPxP ),()(
C P(C)
si 0.02
no 0.98
TP P(TP)
si 0.214
no 0.786
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10
Probabilidad CondicionalCaracterísticas del test:
Probabilidad a priori:
Podemos calcular la distribución conjunta:
9.0)( tp | cP
2.0)( ctp | P
02.0)( cP
1.0)( tp | cP
8.0)( ctp | P
98.0)( cP
Tiene Cancer? Test Positivo? P(C,TP)
si si 0.018
si no 0.002
no si 0.196
no no 0.784
)()|(),( yPyxPyxP
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11
Probabilidad CondicionalPregunta de diagnóstico: ¿Como de probable es que
tenga cancer si ha dado test positivo?
Siendo un test relativamente bueno, porque sale tan baja? Porque la probabilidad a priori era muy baja:
084.0196.0018.0
018.0
)(
)()(
tpP
c, tpPc | tpP
Tiene Cancer? Test Positivo? P(C,TP)
si si 0.018
si no 0.002
no si 0.196
no no 0.784
02.0)( cP
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12
Regla de Bayes
Ejemplo:
084.0196.0018.0
018.0
98.02.002.09.0
02.09.0
)()|()()|(
)()|(
)'()'|(
)()|(
)(
)()|()(
'
cPctpPcPctpP
cPctpP
cPctpP
cPctpP
tpP
cPctpPc | tpP
c
9.0)( tp | cP
2.0)( ctp | P
02.0)( cP1.0)( tp | cP
8.0)( ctp | P
98.0)( cP
916.0)()|()()|(
)()|(
)(
)()|()(
cPctpPcPctpP
cPctpP
tpP
cPctpPc | tpP
1)|( x
yxP
C
TP
'
)'()'|(
)()|(
)(
)()|()|(
y
yPyxP
yPyxP
xP
yPyxPxyP
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13
Red Bayesiana (Bayes Network)Nuestra primera red Bayesiana:
La flecha indica que existe dependencia entre la v.a. Test_positivo y la v.a. Cancer
Cancer
Test positivo
P(Cancer) y P(Test positivo | Cancer) constituyen el “modelo”
A calcular P(Test positivo) se le llama “predicción”
A calcular P(Cancer | Test positivo) se le llama “razonamiendo diagnóstico”
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14
Red BayesianaQue significan estas dos redes Bayesianas?:
Cancer
Test positiv
o
Cancer
Test positiv
o
versus
)()(
)()()(
CPC|TPP
CPTPPC,TPP
)()()( CPTP|CPC,TPP
Son v.a. Independientes:el test no aporta ninguna información sobre el cancer !!
El resultado del test depende del valor de la v.a. cancer
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15
Bayes con Normalización Retrasada
Podemos hacer el cálculo sin normalizar:
Y después normalizar:
)()|()()|()()|(
)()|(
)(
)()|()|(
)()|()()|()()|(
)()|(
)(
)()|()|(
yPyxPyPyxPyPyxP
yPyxP
xP
yPyxPxyP
yPyxPyPyxPyPyxP
yPyxP
xP
yPyxPxyP
)()|()|('
)()|()|('
yPyxPxyP
yPyxPxyP
1)|(' y
xyP
)|(')|(
)|(')|(
)|(')|(' 1
yxPxyP
yxPxyP
xyPxyP
NO son probabilidades
1)|( y
xyP
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16
Ejemplo: Cancer con dos tests
Cálculo normalizando al final:
9.0)( | cP
2.0)( c | P
02.0)( cP1.0)( | cP
8.0)( c | P
98.0)( cPC
T1 T2
P(C) P(T1+|C) P’(C|+) P(T2+|C) P’(C|++) P(C|++)
c 0.02 0.9 0.018 0.9 0.0162 0.2924
-c 0.98 0.2 0.196 0.2 0.0392 0.7076
0.0554 1.0000
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17
IndependenciaDos variables aleatorias X e Y son independientes si:
Su distrubución conjunta se puede factorizar como el producto de dos distribuciones más simples
X no da información sobre Y, ni Y sobre X
Se denota mediante :
La independencia suele ser una suposición simplificadora del modelado Las distribuciones conjuntas empíricas en el mejor de los casos
son “cercanas” a ser independientes
YX
)()|(
)()|(
)()(),(:,
yPxyP
xPyxP
yPxPyxPyx
Son condiciones equivalentes
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18
Ejemplo: IndependenciaN lanzamientos independientes de monedas:
c 0.5
x 0.5
c 0.5
x 0.5
c 0.5
x 0.5
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19
Ejemplo: ¿Independencia?
y
yxPxP ),()(
x
yxPyP ),()(
T W P
warm sun 0.4
warm rain 0.1
cold sun 0.2
cold rain 0.3
T W P
warm sun 0.3
warm rain 0.2
cold sun 0.3
cold rain 0.2
T P
warm 0.5
cold 0.5
W P
sun 0.6
rain 0.4
Si fueran independientes:P(T,W) = P(T) P(W)
P(T)
P(T,W)
P(W)
Marginalizar
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20
Independencia Condicional P(Dolor, Caries, Infección)
Si tengo caries, la sonda del dentista puede infectarme la muela Si tengo caries, es probable que tenga dolor de muelas
Luego dolor e infección no son independientes, si tengo dolor de muelas, es más probable que se infecte
P(Infección | Dolor) ≠ P(Infección)
Pero: si tengo una caries, la probabilidad de que la sonda infecte no depende de si tengo o no dolor de muelas:
P(Infección | Dolor, Caries) = P(Infección | Caries)
Infección y Dolor son Condicionalmente Independientes dado Caries
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21
Independencia Condicional Condiciones equivalentes:
Lo denotamos mediante:
Atención:
)|(),|(
)|(),|(
)|()|()|,(:,,
zyPzxyP
zxPzyxP
zyPzxPzyxPzyx
ZYX |
Conocido Z, Y no da información adicional sobre X, ni X sobre Y
YXZYX
YXZYX
|
|ej: Dolor e Infeción son C.I. perono son Independientes
Luego veremos un ejemplo
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22
Representación con Red BayesianaP(Dolor, Caries, Infección) requeriría 23-1 = 7 parámetros
Caries
Infección Dolor
P(Caries)p(+c)
P(Infección | Caries)P(+i|+c)P(+i|-c)
P(Dolor | Caries) P(+d|+c)P(+d|-c)
1 parámetro
2 parámetros 2 parámetros
Basta con 5 parámetros
CDI |
)()|()|(
)()|(),|(),,(
CPCIPCDP
CPCIPCIDPCIDP
DI
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23
Notación del GrafoNodos: variables (con sus
dominios) Pueden ser observadas o no
Arcos: interacciones Indican “influencia directa”
entre variables Formalmente: codifican la
independencia condicional
Podemos pensar que representan relación causal (aunque no es necesario)
Caries
Infección
Dolor
Tiempo
)|()|()()(),,,(
|;;;
CDPCIPCPTPDICTP
CDIDTITCT
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24
Ejemplos
X1 X2 Xn
N lanzamientos de moneda independientes
No hay interacción entre las variables: independencia absoluta
La lluvia y el tráfico Modelo 1: independencia
Modelo 2: la lluvia causa tráfico
Un agente que use el modelo 2 se comportará mejor
LL T
LL T
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25
Ejemplo: Sol o Ascenso?S: Sol, A: Ascenso, C: Contento
S A
C01.0)()|()|( aPsaPsaPAS
5254.0
)()(),|()()(),|()()(),|()()(),|(
),(),|(),(),|(),(),|(),(),|()(
aPsPascPaPsPascPaPsPascPaPsPascP
asPascPasPascPasPascPasPascPcP
97.0)(),|()(),|()|( sPsacPsPsacPacP
01.0)(
7.0)(
aP
sP
1.0),|(
7.0),|(
9.0),|(
1),|(
ascP
ascP
ascP
ascP
Razonamiento predictivo:
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26
Independencia pero no Ind.Condic.S: Sol, A: Ascenso, C: Contento
S A
C
0185.0)(
)()|()|(
cP
aPacPcaP
01.0)(
7.0)(
aP
sP
1.0),|(
7.0),|(
9.0),|(
1),|(
ascP
ascP
ascP
ascP
0142.099.07.001.01
01.01
)(),|()(),|(
)(),|(
)|(
)|(),|(),|(
aPsacPaPsacP
aPsacP
scP
saPsacPscaP
Razonamiento diagnóstico:
0833.099.01.001.09.0
01.09.0
)(),|()(),|(
)(),|(
)|(
)|(),|(),|(
aPsacPaPsacP
aPsacP
scP
saPsacPscaP
AS
0833.0),|(
0142.0),|(
0185.0)|(
scaP
scaP
caP Si viene contento y no sabemos qué tiempo hace
Si hace sol, eso puede explicar la alegría
Si no hace sol, es más probable que sea por el ascenso
CASCAPSCAP |)|(),|(
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27
Semántica de las Redes BayesianasUn conjunto de nodos, uno por cada
variable X
Un grafo dirigido acíclico (DAG)
Una distribución condicional por cada nodo Una colección de distribuciones sobre X, una por
cada combinación de los valores de los nodos padre
CPT: tabla de probabilidades condicionales Representación de un proceso “causal” con ruido
A1
X
An
Red Bayesiana = Topología (grafo) + Prob. Condicionales Locales
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28
Probabilidades en Redes BayesianasUna red Bayesiana representa implícitamente las
distribuciones conjuntas Como un producto de distribuciones condicionales locales As a product of local conditional distributions Para calcular la probabilidad de una asignación concreta, se multiplican
todas la condiciones relevantes:
Ejemplo:
Permite reconstruir cualquier entrada de la tabla de probabilidades conjunta
No todas las RB pueden representar todas las distribuciones conjuntas La topología define qué condiciones de independencia se cumplen
)|()|()(),,( cdPciPcPdicP
Caries
Infección Dolor
n
iiin XpadresxPxxxP
121 )(|(),,(
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29
Ejemplo: Lanzamiento de monedas
h 0.5
t 0.5
h 0.5
t 0.5
h 0.5
t 0.5
X1 X2 Xn
Solo las distribuciones cuyas variables son absolutamente independientes pueden modelarse mediante una red Bayesiana sin arcos.
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30
Ejemplo: Tráfico
LL
T
+ll 1/4
ll 3/4
+ll +t 3/4
t 1/4
ll +t 1/2
t 1/2
LL T P(LL,T)
+ll +t 3/16
+ll -t 1/16
-ll +t 3/8
-ll -t 3/8
P(T | LL)
P(LL)
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31
Ejemplo: Alarma AntirroboVariables
L: Ha entrado un Ladrón A: La Alarma se dispara M: María llama a avisar J: Juan llama a avisar T: Terremoto!
Ladrón Terremoto
Alarma
Juan llam
a
María llama
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32
Ejemplo: Alarma Antirrobo
¿Número de parámetros?
1 1
4
2 2
10
Ladrón Terremoto
Alarma
Juan llam
a
María llama
En lugar de 25-1 = 31
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33
Ejemplo: Alarma Antirrobo
Ladrón Terremoto
Alarma
Juan llam
a
María llama
L P(L)
+l 0.001
l 0.999
T P(T)
+t 0.002
t 0.998
L T A P(A|L,T)
+b +e +a 0.95
+b +e a 0.05
+b e +a 0.94
+b e a 0.06
b +e +a 0.29
b +e a 0.71
b e +a 0.001
b e a 0.999
A J P(J|A)
+a +j 0.9
+a j 0.1
a +j 0.05
a j 0.95
A M P(M|A)
+a +m 0.7
+a m 0.3
a +m 0.01
a m 0.99
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34
Ejemplo: Alarma Antirrobo
Ladrón Terremoto
Alarma
Juan llam
a
María llama
)|()|(),|()()(
))(|(),,,,(1
AMPAJPTLAPTPLP
XpadresXPMJATLPn
iii
)(LP )(TP
),|( TLAP
)|( AMP)|( AJP
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35
Red BayesianaUn RB es una codificación
eficiente de un modelo probabilístico de un dominio
Preguntas que podemos hacer: Inferencia: dada una RB, ¿cual es P(X | e)? Representación: dado el grafo de una RB, ¿qué tipos de distribuciones
puede codificar? Modelado: ¿qué RB es más apropiada para representar un cierto dominio?
BN is most appropriate for a given domain?
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36
Red Bayesiana del seguro del coche
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37
Ejemplo: El coche que no arranca
Representación ingénua: 216-1 = 65535 parámetros Representación estructurada con RB: 47 parámetros
bateríasin carga
el cocheno arranca
batería no se recarga
alternadorroto
correa alternador
rota
bateríamuerta
batería vieja
indicadorde la batería
lucesluz delaceite
indicador dela gasolina
varilla delaceite
sinaceite
singasolina
manguitogasolinaobstruído
motor dearranqueaveriado
Ejercicio: Calcúlalo
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38
D-separaciónObjetivo: Encontrar (In)Dependencias Condicionales en
una red Bayesiana Pregunta general: ¿son dos variables independientes dada una
cierta evidencia?
Solución: analizar el grafo Concepto de “d-separación”
Cualquier ejemplo complejo se puede analizar usando tres casos básicos:
Cadena causal Causa común Efecto común
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39
Cadena CausalEsta configuración es una “cadena causal”
¿Es X independiente de Z dado Y?
La evidencia en una cadena “bloquea” la influencia
X Y Z
¡si!
X: Bajas Presiones
Y: Lluvia
Z: Tráfico
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40
Causa ComúnDos efectos de la misma causa
¿Son X y Z independientes?
¿Son X y Z independientes dado Y?
Observar la causa bloquea la influencia entre los efectos
X
Y
Z
¡si!
Y: Alarma
X: Juan llama
Z: María Llama
¡no!
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41
Efecto ComúnDos causas de un mismo efecto
(estructura en v) ¿Son X y Z independentes?
el partido de futbol y la lluvia causan tráfico, pero futbol y lluvia no están relacionados
¿Son X y Z independientes dado Y? si hay tráfico, la lluvia y el fútbol entran en
competencia como explicación
Al revés que en los casos anteriores: Observar un efecto activa la influencia
entre las posibles causas
X
Y
Z
X: Lluvia
Z: Fútbol
Y: Tráfico
¡si!
¡no!
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42
Alcanzabilidad (D-Separación) Pregunta: ¿cuándo son X e Y
condicionalmente independentes dadas las variables de evidencia {Z}? Cuando X e Y están d-separados por
Z Cuando no hay ningún camino activo
de X a Y
Un camino es activo si todos sus tripletes son activos: Cadena causal A B C donde B no es
observada (en ambas direcciones) Causa común A B C donde B no es
observada Efecto común (estructura en v)
A B C donde B o uno de sus descendientes es observado
Un solo triplete inactivo bloquea un camino
Tripletes Activos Tripletes Inactivos
Sombreamos las variables de evidencia
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43
Ejemplos¿Cuales de estas propiedades se cumplen?
R
T
B
T’
si
no
no
![Page 44: Curso 2012-2013 Juan Domingo Tardós Dpto. Informática e Ingeniería de Sistemas. Inteligencia Artificial (30223) Lección 12. Probabilidad y Redes Bayesianas.](https://reader037.fdocuments.ec/reader037/viewer/2022102923/54fd880b4a7959887e8b495f/html5/thumbnails/44.jpg)
44
Ejemplo ¿Cuales de estas propiedades se cumplen?
R
T
B
D
L
T’
si
si
si
no
no
![Page 45: Curso 2012-2013 Juan Domingo Tardós Dpto. Informática e Ingeniería de Sistemas. Inteligencia Artificial (30223) Lección 12. Probabilidad y Redes Bayesianas.](https://reader037.fdocuments.ec/reader037/viewer/2022102923/54fd880b4a7959887e8b495f/html5/thumbnails/45.jpg)
45
EjemploVariables:
R: Raining T: Traffic D: Roof drips S: I’m sad
¿Cuales se cumplen?
T
S
D
R
si
no
no
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46
¿Causalidad?Cuando una Red Bayesiana refleja la causalidad real del
dominio:Suele ser más simple (los nodos tienen menos padres)Suele ser más fácil razonar con ellaSuele ser más fácil de obtener a partir de expertos
Pero las Redes Bayesianas no necesitan ser causalesA veces no existe una red causal para el dominioLa red acaba teniendo flechas que reflejan correlación, no
relación causal
Entonces, ¿qué significan exactamente las flechas?La topología puede que represente la estructura causal La topología siempre representa la independencia
condicional
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47
ResumenRed Bayesiana:
Captura las dependencias dispersas entre variables No todas dependen de todas, sólo suele haber unas pocas
relaciones Representación eficiente de distribuciones conjuntas Reduce el número de parámetros de exponencial a lineal (en
muchos casos)
Próximo tema: Inferencia en redes Bayesianas
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Inteligencia Artificial
(30223) Grado en Ingeniería Informática
Lección 12. Probabilidad y Redes BayesianasAIMA-3ed 13.1 a 13.5 (AIMA-2ed 13.1 a 13.6)
Tema 3 de www.ai-class.com