TY  - BOOK
AU  - García Serrano,Alberto
TI  - Inteligencia artificial: fundamentos, práctica y aplicaciones 
T2  - Área de computación Inteligencia artificial
SN  - 9786077074670
U1  - 006.3 
PY  - 2013///
CY  - México
PB  - Alfaomega
KW  - lemb
KW  - Inteligencia artificial
KW  - Algoritmo
KW  - Búsqueda
KW  - Programación
KW  - Lenguaje Python
KW  - Juegos inteligentes
KW  - Redes neuronales
N1  - 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.; Sistemas
N2  - 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
ER  -