Inteligencia artificial : métodos, técnicas y aplicaciones / Impreso [coord. por] José Tomás Palma Méndez [y otro].

Colaborador(es): Tipo de material: ArtículoIdioma: Español Detalles de publicación: Madrid : McGraw-Hill, 2008.Descripción: v-xxv, 1022 p. : gráfs. ; 24 x 17 cmISBN:
  • 978-84-481-5618-3
Tema(s):
Contenidos:
Recientemente se han cumplido 50 años del nacimiento de la Inteligencia Artificial (IA), período en el que se ha convertido en una de las áreas más prolíficas en cuanto a resultados de investigación. No podemos obviar que muchos de los desarrollos que surgieron de grupos de investigación en IA están presentes en muchas de las actividades que comúnmente desarrollamos, desde los sistemas de navegación de los automóviles, hasta los pequeños controladores inteligentes de algunos electrodomésticos. Tampoco podemos obviar los avances que se han producido en campos como la robótica que han supuesto una revolución en los métodos de fabricación. Toda esta labor investigadora ha producido gran cantidad de técnicas y metodologías que han dado lugar a numerosas disciplinas que dibujan un panorama que resulta casi imposible de abordar en un solo libro. En Inteligencia Artificial: técnicas, métodos y aplicaciones, se han intentado conjugar los tópicos clásicos de la IA, que se vienen cubriendo en la docencia de grado, con otros tópicos avanzados que pueden ser ubicados tanto en la docencia de grado como de posgrado. De esta forma, el libro se ha divido en las siguientes partes: Introducción, donde se analizan los diferentes paradigmas en los que se basa la IA en la actualidad; Representación de conocimiento e ineficiencia, donde se abordan desde los aspectos clásicos de representación de conocimiento y técnicas clásicas de razonamiento, hasta aspectos más avanzados relacionados con la gestión de la incertidumbre; Técnicas, entre las que se incluyen las clásicas de búsqueda hasta aspectos más avanzados como la computación evolutiva; Tareas, donde se analiza procesos complejos como pueden ser la planificación y el diagnóstico; Aprendizaje y minería de datos, donde se hace una introducción a algunas técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado, y finalmente, Aspectos metodológicos y aplicaciones, en la que se ha intentado abordar temas como la Ingeniería del conocimiento, Sistemas multiagentes y Razonamiento basado en casos. Cada uno de los capítulos ha sido desarrollado por expertos de contrastada reputación en su campo, lo que ha permitido, no solo exponer los aspectos básicos relacionados con el capítulo de una forma clara, sino que se ha podido dar una visión más global de cada tema indicando referencias bibliográficas con las que profundizar en cada uno de los tópicos.
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Recientemente se han cumplido 50 años del nacimiento de la Inteligencia Artificial (IA), período en el que se ha convertido en una de las áreas más prolíficas en cuanto a resultados de investigación. No podemos obviar que muchos de los desarrollos que surgieron de grupos de investigación en IA están presentes en muchas de las actividades que comúnmente desarrollamos, desde los sistemas de navegación de los automóviles, hasta los pequeños controladores inteligentes de algunos electrodomésticos. Tampoco podemos obviar los avances que se han producido en campos como la robótica que han supuesto una revolución en los métodos de fabricación. Toda esta labor investigadora ha producido gran cantidad de técnicas y metodologías que han dado lugar a numerosas disciplinas que dibujan un panorama que resulta casi imposible de abordar en un solo libro.
En Inteligencia Artificial: técnicas, métodos y aplicaciones, se han intentado conjugar los tópicos clásicos de la IA, que se vienen cubriendo en la docencia de grado, con otros tópicos avanzados que pueden ser ubicados tanto en la docencia de grado como de posgrado. De esta forma, el libro se ha divido en las siguientes partes: Introducción, donde se analizan los diferentes paradigmas en los que se basa la IA en la actualidad; Representación de conocimiento e ineficiencia, donde se abordan desde los aspectos clásicos de representación de conocimiento y técnicas clásicas de razonamiento, hasta aspectos más avanzados relacionados con la gestión de la incertidumbre; Técnicas, entre las que se incluyen las clásicas de búsqueda hasta aspectos más avanzados como la computación evolutiva; Tareas, donde se analiza procesos complejos como pueden ser la planificación y el diagnóstico; Aprendizaje y minería de datos, donde se hace una introducción a algunas técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado, y finalmente, Aspectos metodológicos y aplicaciones, en la que se ha intentado abordar temas como la Ingeniería del conocimiento, Sistemas multiagentes y Razonamiento basado en casos.
Cada uno de los capítulos ha sido desarrollado por expertos de contrastada reputación en su campo, lo que ha permitido, no solo exponer los aspectos básicos relacionados con el capítulo de una forma clara, sino que se ha podido dar una visión más global de cada tema indicando referencias bibliográficas con las que profundizar en cada uno de los tópicos.

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