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Inteligencia artificial : fundamentos, práctica y aplicaciones / Alberto García Serrano

Por: Tipo de material: TextoTextoIdioma: Español Series Área de computación Inteligencia artificialMéxico : Alfaomega, copyright 2013Edición: Primera ediciònDescripción: ix, 285 páginas : ilustraciones, gráficas; 23 cmTipo de contenido:
  • texto
Tipo de medio:
  • no mediado
Tipo de soporte:
  • volumen
ISBN:
  • 9786077074670
  • 6077074675
Tema(s): Clasificación CDD:
  • 006.3 G216in 2013
Contenidos parciales:
Capítulo 1. Introducción a la inteligencia artificial. - Capítulo 2. La resolución de problemas. - Capítulo 3. Búsqueda de información. - Capítulo 4. Búsqueda informada. - Capítulo 5. Juegos. - Capítulo 6. Razonamiento. - Capítulo 7. Aprendizaje. – Apéndice. - Índice alfabético.
Resumen: 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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Libro Libro Miguel de Cervantes Sala general 006.3 G216in 2013 (Navegar estantería(Abre debajo)) Ej.1 Disponible 00012536
Libro Libro Miguel de Cervantes Sala general 006.3 G216in 2013 (Navegar estantería(Abre debajo)) Ej.2 Disponible 00012535
Libro Libro Miguel de Cervantes Sala general 006.3 G215in 2013 (Navegar estantería(Abre debajo)) Ej.3 Disponible 00012537
Libro Libro Miguel de Cervantes Sala general 006.3 G216in 2013 (Navegar estantería(Abre debajo)) Ej.4 Disponible 00012538

Incluye índice

Capítulo 1. Introducción a la inteligencia artificial. - Capítulo 2. La resolución de problemas. - Capítulo 3. Búsqueda de información. - Capítulo 4. Búsqueda informada. - Capítulo 5. Juegos. - Capítulo 6. Razonamiento. - Capítulo 7. Aprendizaje. – Apéndice. - Índice alfabético.

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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