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Inteligencia artificial. Fundamentos, práctica y aplicaciones / Alberto García Serrano

By: Material type: TextTextLanguage: Spanish Publication details: México D.F. : Alfaomega, Noviembre, 2012Edition: Primera EdiciónDescription: ix, 296 páginas ; Ilustraciones (blanco y negro), figuras, diagramas, fotos ; tapa blanda ; 17x23 centímetros ; rústicoContent type:
  • texto
Media type:
  • no mediado
Carrier type:
  • volumen
ISBN:
  • 978-607-707-467-0
Subject(s): DDC classification:
  • 21 006.333
Contents:
Capitulo 1. Introducción a la inteligencia artificial.-- Capitulo 2. IA y resolución de problemas.-- Capitulo 3. Búsqueda no informada.-- Capitulo 4. Búsqueda informada.-- Capitulo 5. Juegos.-- Capitulo 6. Razonamiento.-- Capitulo 7. Aprendizaje.-- Apéndice. El lenguaje Python.
Summary: En este libro se encuentran condensados los fundamentos de la Inteligencia Artificial desde un punto de vista práctico y accesible, presentando la teoría de cada una de las técnicas y algoritmos de una forma comprensible y simplificada para que todo aquel con interés en iniciarse desde cero pueda adentrarse en esta ciencia. Además de una introducción a sus principios teóricos, las técnicas descritas van acompañadas de ejemplos prácticos programados en lenguaje Python (se incluye un apéndice con una introducción a este lenguaje), que facilitan al lector la comprensión y demuestran el uso práctico de los algoritmos en aplicaciones para la vida real, escapando así de los límites de la literatura teórica que domina este campo. Dirigido a todo aquel que quiera conocer los entresijos de la IA, tanto a aficionados y curiosos como a estudiantes que quieran complementar sus estudios teóricos con una visión práctica que les ayude a trasladar sus conocimientos a aplicaciones reales. En este libro aprenderá a: - Cómo representar problemas para poder resolverlos con técnicas de IA. - Usar los algoritmos clásicos de búsqueda. - Aplicar modernas técnicas heurísticas como los algoritmos genéticos entre otros. - Desarrollar juegos inteligentes. - Comprender cómo razonan los sistemas expertos y utilizar la lógica difusa. - Crear redes neuronales y usar métodos probabilísticos capaces de aprender.
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Libros Libros Biblioteca Especializada de Ingenieria de Sistemas Generalidades Inteligencia Artificial I 006.333/IN61i (Browse shelf(Opens below)) 1 Available HBSIOA006-0084
Browsing Biblioteca Especializada de Ingenieria de Sistemas shelves, Shelving location: Inteligencia Artificial I, Collection: Generalidades Close shelf browser (Hides shelf browser)
006.3/IN61i Inteligencia Artificial / 006.333/IN61i Inteligencia artificial. Fundamentos, práctica y aplicaciones /

Capitulo 1. Introducción a la inteligencia artificial.-- Capitulo 2. IA y resolución de problemas.-- Capitulo 3. Búsqueda no informada.-- Capitulo 4. Búsqueda informada.-- Capitulo 5. Juegos.-- Capitulo 6. Razonamiento.-- Capitulo 7. Aprendizaje.-- Apéndice. El lenguaje Python.

En este libro se encuentran condensados los fundamentos de la Inteligencia Artificial desde un punto de vista práctico y accesible, presentando la teoría de cada una de las técnicas y algoritmos de una forma comprensible y simplificada para que todo aquel con interés en iniciarse desde cero pueda adentrarse en esta ciencia. Además de una introducción a sus principios teóricos, las técnicas descritas van acompañadas de ejemplos prácticos programados en lenguaje Python (se incluye un apéndice con una introducción a este lenguaje), que facilitan al lector la comprensión y demuestran el uso práctico de los algoritmos en aplicaciones para la vida real, escapando así de los límites de la literatura teórica que domina este campo. Dirigido a todo aquel que quiera conocer los entresijos de la IA, tanto a aficionados y curiosos como a estudiantes que quieran complementar sus estudios teóricos con una visión práctica que les ayude a trasladar sus conocimientos a aplicaciones reales. En este libro aprenderá a: - Cómo representar problemas para poder resolverlos con técnicas de IA. - Usar los algoritmos clásicos de búsqueda. - Aplicar modernas técnicas heurísticas como los algoritmos genéticos entre otros. - Desarrollar juegos inteligentes. - Comprender cómo razonan los sistemas expertos y utilizar la lógica difusa. - Crear redes neuronales y usar métodos probabilísticos capaces de aprender.

Esta destinado a docentes y estudiantes de carreras de ingeniería, ciencias tecnológicas.

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