Inteligencia artificial. Fundamentos, práctica y aplicaciones / Alberto García Serrano
Material type: TextLanguage: 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
- no mediado
- volumen
- 978-607-707-467-0
- 21 006.333
Cover image | Item type | Home library | Collection | Shelving location | Call number | Copy number | Status | Date due | Barcode | |
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Libros | Biblioteca Especializada de Ingenieria de Sistemas | Generalidades | Inteligencia Artificial I | 006.333/IN61i (Browse shelf(Opens below)) | 1 | Available | HBSIOA006-0084 |
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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