• INTELIGENCIA ARTIFICIAL

    FUNDAMENTOS, PRÁCTICA Y APLICACIONES 2ª EDICIÓN REVISAD

    GARCÍA SERRANO, ALBERTO RC LIBROS Ref. 9788494465048 Ver otros productos del mismo autor
    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 ad...
    Ancho: 170 cm Largo: 230 cm Peso: 250 gr
    Per confirmar
    20,50 €
  • Descripció

    • ISBN : 978-84-944650-4-8
    • FechaEdicion : 01/06/2016
    • AñoEdicion : 2016
    • Idioma : Español, Castellano
    • Autores : GARCÍA SERRANO, ALBERTO
    • NumeroPaginas : 296
    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.