TY  - MANSCPT
AU  - García Serrano, Alberto
TI  - Inteligencia artificial. Fundamentos, práctica y aplicaciones
SN  - 9789587782233
U1  - 006.3 
PY  - 2017///
CY  - México
PB  - Alfaomega
KW  - Computación
KW  - Inteligencia Artificial
KW  - Python
KW  - Árboles y Grafos
N1  - CAPÍTULO 1. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
¿QUÉ ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL? 
PERSPECTIVA HISTÓRICA
PRESENTE Y FUTURO
CAPÍTULO 2. IA Y RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS 
RESOLVER PROBLEMAS 
Otros problemas más complejos
ALGUNOS TIPOS DE PROBLEMAS 
El problema del viajante de comercio 
El problema de la satisfacibilidad booleana 
El problema de la programación lineal entera 
Otros problemas
CAPÍTULO 3. BÚSQUEDA NO INFORMADA 
BÚSQUEDA 
Representación de estados: árboles y grafos 
BÚSQUEDA EN AMPLITUD.
BÚSQUEDA EN PROFUNDIDAD 
BÚSQUEDA DE COSTE UNIFORME 
CAPÍTULO 4. BÚSQUEDA INFORMADA 
FUNCIÓN HEURÍSTICA 
BÚSQUEDA CON VUELTA ATRÁS (BACKTRACKING)
ALGORITMO A*
BÚSQUEDA LOCAL
Algoritmos constructivos voraces 
El algoritmo de Dijkstra 
Algoritmo de Clarke y Wright 
Hill climbing 
Simulated annealing 
Búsqueda tabú 
Algoritmos genéticos
CAPÍTULO 5. JUEGOS
INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y JUEGOS
El algoritmo minimax 
Poda alfa-beta 
Otros tipos de juegos 
CAPÍTULO 6. RAZONAMIENTO 
INTRODUCCIÓN 
SISTEMAS EXPERTOS
SISTEMAS DIFUSOS 
Conjuntos difusos
Inferencia difusa 
CAPÍTULO 7. APRENDIZAJE 
INTRODUCCIÓN 
CLASIFICACIÓN PROBABILÍSTICA
Un poco de probabilidad 
Clasificación bayesiana ingenua
REDES NEURONALES ARTIFICIALES
El perceptrón simple 
Redes neuronales multicapa 
Red de Hopfield 
APÉNDICE. EL LENGUAJE PYTHON 
INTRODUCCIÓN 
El intérprete interactivo
El primer programa
Cadenas de caracteres 
Estructuras de control 
Secuencias
Funciones
Clases y objetos 
Módulos
Paquetes 
ÍNDICE ALFABÉTICO
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
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