García Serrano, Alberto <br/><br/>
Inteligencia artificial. Fundamentos, práctica y aplicaciones. 

 - Segunda Edición 
 - México  Alfaomega  2017 
 - 285 páginas;  Figuras, cuadros;  23 cm; 
<br/><br/>CAPÍTULO 1. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL<br/>¿QUÉ ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL? <br/>PERSPECTIVA HISTÓRICA<br/>PRESENTE Y FUTURO<br/>CAPÍTULO 2. IA Y RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS <br/>RESOLVER PROBLEMAS <br/>Otros problemas más complejos<br/>ALGUNOS TIPOS DE PROBLEMAS <br/>El problema del viajante de comercio <br/>El problema de la satisfacibilidad booleana <br/>El problema de la programación lineal entera <br/>Otros problemas<br/>CAPÍTULO 3. BÚSQUEDA NO INFORMADA <br/>BÚSQUEDA <br/>Representación de estados: árboles y grafos <br/>BÚSQUEDA EN AMPLITUD.<br/>BÚSQUEDA EN PROFUNDIDAD <br/>BÚSQUEDA DE COSTE UNIFORME <br/>CAPÍTULO 4. BÚSQUEDA INFORMADA <br/>FUNCIÓN HEURÍSTICA <br/>BÚSQUEDA CON VUELTA ATRÁS (BACKTRACKING)<br/>ALGORITMO A*<br/>BÚSQUEDA LOCAL<br/>Algoritmos constructivos voraces <br/>El algoritmo de Dijkstra <br/>Algoritmo de Clarke y Wright <br/>Hill climbing <br/>Simulated annealing <br/>Búsqueda tabú <br/>Algoritmos genéticos<br/>CAPÍTULO 5. JUEGOS<br/>INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y JUEGOS<br/>El algoritmo minimax <br/>Poda alfa-beta <br/>Otros tipos de juegos <br/>CAPÍTULO 6. RAZONAMIENTO <br/>INTRODUCCIÓN <br/>SISTEMAS EXPERTOS<br/>SISTEMAS DIFUSOS <br/>Conjuntos difusos<br/>Inferencia difusa <br/>CAPÍTULO 7. APRENDIZAJE <br/>INTRODUCCIÓN <br/>CLASIFICACIÓN PROBABILÍSTICA<br/>Un poco de probabilidad <br/>Clasificación bayesiana ingenua<br/>REDES NEURONALES ARTIFICIALES<br/>El perceptrón simple <br/>Redes neuronales multicapa <br/>Red de Hopfield <br/>APÉNDICE. EL LENGUAJE PYTHON <br/>INTRODUCCIÓN <br/>El intérprete interactivo<br/>El primer programa<br/>Cadenas de caracteres <br/>Estructuras de control <br/>Secuencias<br/>Funciones<br/>Clases y objetos <br/>Módulos<br/>Paquetes <br/>ÍNDICE ALFABÉTICO  
<br/><br/> 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.<br/><br/>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.<br/><br/>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.<br/><br/>En este libro aprenderá a:<br/>Cómo representar problemas para poder resolverlos con técnicas de IA.<br/>Usar los algoritmos clásicos de búsqueda.<br/>Aplicar modernas técnicas heurísticas como los algoritmos genéticos entre otros.<br/>Desarrollar juegos inteligentes.<br/>Comprender cómo razonan los sistemas expertos y utilizar la lógica difusa.<br/>Crear redes neuronales y usar métodos probabilísticos capaces de aprender. 
<br/><br/><label>ISBN: </label>9789587782233 
<br/><br/><label>Subjects--Topical Terms: </label><br/>Computación<br/>Inteligencia Artificial<br/>Python<br/>Árboles y Grafos
<br/><br/><label>Dewey Class. No.: </label>006.3  / G216