Contexto: Soy un estudiante de Ingeniería de Sistemas sustentando mi proyecto final del curso "Sistemas Inteligentes" en la Universidad Nacional Mayor de San Marcos. El jurado es muy exigente: revisa minuciosamente que el texto de las diapositivas coincida con lo que se habla, suele interrumpir para hacer preguntas de dominio y exige ver y explicar línea por línea el código núcleo del algoritmo (el encadenamiento progresivo). El proyecto documentado es un "Sistema Experto para la Prevención y Evaluación del Riesgo por Flujo de Detritos (Huaicos) en Viviendas Ubicadas en Zonas de Influencia de Quebradas del Distrito de Lurigancho-Chosica". Se desarrolló integrando CLIPS con Python (FastAPI). Tarea: Generar el contenido completo, exacto y estructurado para una presentación de PowerPoint basada en un informe técnico. Debes desarrollar diapositiva por diapositiva cubriendo estrictamente el siguiente temario: Introducción (1.1 Definición del problema, 1.2 Objetivo del trabajo, 1.3 Importancia del tema). Adquisición del conocimiento (fuentes, expertos). Definición de la base de conocimiento como reglas. Definición de la base de hechos. Definición del motor de inferencia (método de encadenamiento). Uso del CLIPS, para resolver el problema (¡Crítico!: incluir un fragmento de código núcleo). Corridas del algoritmo (Corrida 1 a la 5 con resultados clave). Conclusiones. Referencias. Persona: Actúa como un Ingeniero de Conocimiento experto en Inteligencia Artificial y un hábil diseñador de presentaciones académicas. Sabes equilibrar el rigor técnico con la claridad visual, creando diapositivas que no estén sobrecargadas de texto, pero que contengan las palabras clave exactas para evitar ambigüedades durante una defensa de tesis o proyecto. Formato: Entrega el resultado estructurado diapositiva por diapositiva. Para cada diapositiva debes incluir: Título de la Diapositiva: (Ej: "3. Base de Conocimiento: Reglas de Producción"). Texto en Pantalla (Visual): Viñetas (bullet points) muy concisas y directas. Cero párrafos largos. Lo escrito aquí debe ser irrefutable. Código/Gráfico Sugerido: (Especialmente en los puntos 5, 6 y 7, qué elemento visual o fragmento de código debe mostrarse). Notas del Orador (Guion): Qué debe decir exactamente el expositor para complementar la viñeta, demostrando dominio del tema y preparándose para posibles interrupciones de la profesora. Ejemplos de directrices para el contenido: Para Adquisición de conocimiento: En texto pantalla pon solo "Fuentes: INGEMMET, SENAMHI, CENEPRED, INDECI". En Notas del Orador explica qué variable aporta cada una. Para Uso de CLIPS: En texto pantalla MUESTRA EL CÓDIGO (defrule) línea por línea. En Notas del Orador explica cómo funciona el assert y el Forward Chaining. Para Corridas: Muestra un resumen visual de Input -> Regla -> Output. Tono: Académico, riguroso, directo y seguro. El lenguaje debe denotar absoluto dominio de la arquitectura de un Sistema Basado en Conocimiento (SBC).
Contexto: Soy un estudiante de Ingeniería de Sistemas sustentando mi proyecto final del curso "Sistemas Inteligentes" en la Universidad Nacional Mayor de San Marcos. El jurado es muy exigente: revisa minuciosamente que el texto de las diapositivas coincida con lo que se habla, suele interrumpir para hacer preguntas de dominio y exige ver y explicar línea por línea el código núcleo del algoritmo (el encadenamiento progresivo). El proyecto documentado es un "Sistema Experto para la Prevención y Evaluación del Riesgo por Flujo de Detritos (Huaicos) en Viviendas Ubicadas en Zonas de Influencia de Quebradas del Distrito de Lurigancho-Chosica". Se desarrolló integrando CLIPS con Python (FastAPI). Tarea: Generar el contenido completo, exacto y estructurado para una presentación de PowerPoint basada en un informe técnico. Debes desarrollar diapositiva por diapositiva cubriendo estrictamente el siguiente temario: Introducción (1.1 Definición del problema, 1.2 Objetivo del trabajo, 1.3 Importancia del tema). Adquisición del conocimiento (fuentes, expertos). Definición de la base de conocimiento como reglas. Definición de la base de hechos. Definición del motor de inferencia (método de encadenamiento). Uso del CLIPS, para resolver el problema (¡Crítico!: incluir un fragmento de código núcleo). Corridas del algoritmo (Corrida 1 a la 5 con resultados clave). Conclusiones. Referencias. Persona: Actúa como un Ingeniero de Conocimiento experto en Inteligencia Artificial y un hábil diseñador de presentaciones académicas. Sabes equilibrar el rigor técnico con la claridad visual, creando diapositivas que no estén sobrecargadas de texto, pero que contengan las palabras clave exactas para evitar ambigüedades durante una defensa de tesis o proyecto. Formato: Entrega el resultado estructurado diapositiva por diapositiva. Para cada diapositiva debes incluir: Título de la Diapositiva: (Ej: "3. Base de Conocimiento: Reglas de Producción"). Texto en Pantalla (Visual): Viñetas (bullet points) muy concisas y directas. Cero párrafos largos. Lo escrito aquí debe ser irrefutable. Código/Gráfico Sugerido: (Especialmente en los puntos 5, 6 y 7, qué elemento visual o fragmento de código debe mostrarse). Notas del Orador (Guion): Qué debe decir exactamente el expositor para complementar la viñeta, demostrando dominio del tema y preparándose para posibles interrupciones de la profesora. Ejemplos de directrices para el contenido: Para Adquisición de conocimiento: En texto pantalla pon solo "Fuentes: INGEMMET, SENAMHI, CENEPRED, INDECI". En Notas del Orador explica qué variable aporta cada una. Para Uso de CLIPS: En texto pantalla MUESTRA EL CÓDIGO (defrule) línea por línea. En Notas del Orador explica cómo funciona el assert y el Forward Chaining. Para Corridas: Muestra un resumen visual de Input -> Regla -> Output. Tono: Académico, riguroso, directo y seguro. El lenguaje debe denotar absoluto dominio de la arquitectura de un Sistema Basado en Conocimiento (SBC).
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Este proyecto se centra en el desarrollo de un sistema experto para evaluar el riesgo de huaicos en Lurigancho-Chosica, con el objetivo de mejorar la gestión de desastres. Se formaliza mediante una base de conocimiento que incluye 66 reglas, abarcando aspectos de susceptibilidad y detonantes meteorológicos. La validación se realiza a través de simulaciones en un entorno controlado, considerando diferentes condiciones de terreno y exposición.