• INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA DESARROLLADORES(2ª EDICION)

    ENI,EDICIONES Ref. 9782409020841
    Este libro sobre Inteligencia Artificial está dirigido particularmente a los desarrolladores y no requiere profundos conocimientos en matemáticas. Al hilo de los distintos capítulos, la autora presenta las principales técnicas de Inteligencia Artificial y, para cada una de ellas, su inspiración biol...
    Pes: 250 gr
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    45,00 €
  • Descripció

    • ISBN : 978-2-409-02084-1
    • Data d'edició : 25/09/2021
    • Any d'edició : 0
    • Nº de pàgines : 0
    Este libro sobre Inteligencia Artificial está dirigido particularmente a los desarrolladores y no requiere profundos conocimientos en matemáticas. Al hilo de los distintos capítulos, la autora presenta las principales técnicas de Inteligencia Artificial y, para cada una de ellas, su inspiración biológica, física e incluso matemática, así como los distintos conceptos y principios (sin entrar en detalles matemáticos), con ejemplos y gráficos e imágenes para cada uno de ellos. Los dominios de aplicación se ilustran mediante aplicaciones reales y actuales. Cada capítulo contiene un ejemplo de implementación genérico, que se completa con una aplicación práctica, desarrollada en Java. Estos ejemplos de código genéricos son fácilmente adaptables a numerosas aplicaciones Java 10, sin plug-in externos. Las técnicas de Inteligencia Artificial descritas son:
    Los sistemas expertos, que permiten aplicar reglas para tomar decisiones o descubrir nuevos conocimientos.
    La lógica difusa, que permite controlar sistemas informáticos o mecánicos de manera mucho más flexible que con los programas tradicionales.
    Los algoritmos de búsqueda de rutas, entre los cuales el algoritmo A* se utiliza con frecuencia en videojuegos para encontrar los mejores caminos.
    Los algoritmos genéticos, que utilizan la potencia de la evolución para aportar soluciones a problemas complejos.
    Los principales maetaheurísticos, entre ellos la búsqueda tabú, que permiten encontrar soluciones óptimas a problemas de optimización, con o sin restricciones.
    Los sistemas multi-agentes, que simulan elementos muy simples que permiten conseguir comportamientos emergentes a partir de varios agentes muy sencillos.
    Las redes neuronales (y el deep learning),, capaces de descubrir y reconocer modelos en series históricas, en imágenes o incluso en conjuntos de datos.

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