Inteligencia Artificial: Técnicas, métodos y aplicaciones /
Palma Méndez José Tomás Dr.
Inteligencia Artificial: Técnicas, métodos y aplicaciones / José T. Palma Méndez - Tercera Edición - India : McGraw-Hill, 1 Marzo 2008 - xxv, 1022 páginas ; Ilustraciones (blanco y negro), figuras, diagramas ; tapa blanda ; 17x24 centímetros ; rústico
I. INTRODUCCIÓN: 1. Aspectos conceptuales de la IA y la IC.-- II. REPRESENTACIÓN DE CONOCIMIENTO E INFERENCIA: 2. Lógica de representación del conocimiento.-- 3. Sistemas basados en reglas.-- 4. Redes semánticas y marcos.-- 5. Ontologías.-- 6. Sistemas basados en modelos probabilísticos.-- 7. Conjuntos borrosos.-- III. TÉCNICAS: 8. Introducción a las técnicas de búsqueda.-- 9. Técnicas basadas en búsquedas heurísticas.-- 10. Problemas de satisfacción de restricciones (CSP).-- 11. Computación Evolutiva.-- IV. TAREAS: 12. Diagnosis.-- 13. Planificación.-- 14. Control.-- V. APRENDIZAJE Y MINERÍA DE DATOS: 15. Redes neuronales.-- 16. Técnicas de agrupamiento.-- 17. Aprendizaje de arboles y reglas de decisión.-- 18. Técnicas de extracción de reglas.-- VI. ASPECTOS METODOLÓGICOS Y APLICACIONES: 19. Ingeniería de conocimiento.-- 20. Sistemas multigentes.-- 21. Verificación y validación de sistemas inteligentes.-- 22. Razonamiento basado en caos.-- 23. Reconocimiento de Formas
En Inteligencia Artificial: técnicas, métodos y aplicaciones, se han intentado conjugar los tópicos clásicos de la IA, que se vienen cubriendo en la docencia de grado, con otros tópicos avanzados que pueden ser ubicados tanto en la docencia de grado como de posgrado. De esta forma, el libro se ha dividido en las siguiente partes: Introducción, donde se analizan los diferentes paradigmas en los que se basa la IA en la actualidad; Representación de conocimiento e inferencia, donde se abordan desde los aspectos mas avanzados relacionados con las gestión de la incertidumbre; Técnicas, entre las que se incluyen las clásicas de búsqueda hasta aspectos mas avanzados como la computación evolutiva; Tareas donde se analiza procesos complejos como pueden ser la planificación y el diagnostico; Aprendizaje y minería de datos, donde se hace una introducción a algunas técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado, y finalmente, Aspectos metodológicos y aplicaciones en la que se ha intentado abordar temas como la Ingeniería de conocimiento, Sistemas multiagentes y Razonamiento basado en casos.
Esta destinado a docentes y estudiantes de carreras de ingeniería, ciencias tecnológicas.
978-84-481-5618-3
2008
INTELIGENCIA ARTIFICIAL I
APRENDIZAJE Y MINERIA DE DATOS
006.32
Inteligencia Artificial: Técnicas, métodos y aplicaciones / José T. Palma Méndez - Tercera Edición - India : McGraw-Hill, 1 Marzo 2008 - xxv, 1022 páginas ; Ilustraciones (blanco y negro), figuras, diagramas ; tapa blanda ; 17x24 centímetros ; rústico
I. INTRODUCCIÓN: 1. Aspectos conceptuales de la IA y la IC.-- II. REPRESENTACIÓN DE CONOCIMIENTO E INFERENCIA: 2. Lógica de representación del conocimiento.-- 3. Sistemas basados en reglas.-- 4. Redes semánticas y marcos.-- 5. Ontologías.-- 6. Sistemas basados en modelos probabilísticos.-- 7. Conjuntos borrosos.-- III. TÉCNICAS: 8. Introducción a las técnicas de búsqueda.-- 9. Técnicas basadas en búsquedas heurísticas.-- 10. Problemas de satisfacción de restricciones (CSP).-- 11. Computación Evolutiva.-- IV. TAREAS: 12. Diagnosis.-- 13. Planificación.-- 14. Control.-- V. APRENDIZAJE Y MINERÍA DE DATOS: 15. Redes neuronales.-- 16. Técnicas de agrupamiento.-- 17. Aprendizaje de arboles y reglas de decisión.-- 18. Técnicas de extracción de reglas.-- VI. ASPECTOS METODOLÓGICOS Y APLICACIONES: 19. Ingeniería de conocimiento.-- 20. Sistemas multigentes.-- 21. Verificación y validación de sistemas inteligentes.-- 22. Razonamiento basado en caos.-- 23. Reconocimiento de Formas
En Inteligencia Artificial: técnicas, métodos y aplicaciones, se han intentado conjugar los tópicos clásicos de la IA, que se vienen cubriendo en la docencia de grado, con otros tópicos avanzados que pueden ser ubicados tanto en la docencia de grado como de posgrado. De esta forma, el libro se ha dividido en las siguiente partes: Introducción, donde se analizan los diferentes paradigmas en los que se basa la IA en la actualidad; Representación de conocimiento e inferencia, donde se abordan desde los aspectos mas avanzados relacionados con las gestión de la incertidumbre; Técnicas, entre las que se incluyen las clásicas de búsqueda hasta aspectos mas avanzados como la computación evolutiva; Tareas donde se analiza procesos complejos como pueden ser la planificación y el diagnostico; Aprendizaje y minería de datos, donde se hace una introducción a algunas técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado, y finalmente, Aspectos metodológicos y aplicaciones en la que se ha intentado abordar temas como la Ingeniería de conocimiento, Sistemas multiagentes y Razonamiento basado en casos.
Esta destinado a docentes y estudiantes de carreras de ingeniería, ciencias tecnológicas.
978-84-481-5618-3
2008
INTELIGENCIA ARTIFICIAL I
APRENDIZAJE Y MINERIA DE DATOS
006.32