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

Por: García Serrano, Alberto [autor].
Tipo de material: TextoTexto México : Alfaomega, 2016Edición: segunsa edición.Descripción: 296 páginas ; 23 cm. gráficos.Tipo de contenido: texto Tipo de medio: sin mediación Tipo de portador: volumen ISBN: 9789587782233; 9786076227251.Tema(s): Inteligencia artificial | Programación heurística | Algoritmos (Computadores)Clasificación CDD: 006.3
Contenidos parciales:
Prefacio - Capítulo 1. Introducción a la inteligencia artificial - Capítulo 2. IA y resolución de problemas - Capítulo 3. Búsqueda no informada - Capítulo 4. Búsqueda informada - Capítulo 5. Juegos - Capítulo 6. Razonamiento - Capítulo 7. Aprendizaje Apéndice. El lenguaje Python - Índice alfabético
Revisión: “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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Tipo de ítem Ubicación actual Colección Signatura Copia número Estado Fecha de vencimiento Código de barras
Libros - Monografia Libros - Monografia San Vicente
Colección General 006.3 G17i (Navegar estantería) 1 Disponible 3511436
Navegando San Vicente Estantes, Código de colección: Colección General Cerrar el navegador de estanterías
006.3 G17i Inteligencia artificial : 028.55 G17L Leer y saber : 152.47 M85l La maté porque era mía : 170 S28et Ética para Amador /

Incluye índice alfabético
Incluye datos biográficos del autor

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