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(as of May 11, 2025 21:45:10 UTC – Detalles)
La obra dedicada a la Inteligencia Artificial está orientada mayormente a programadores y no exige una vasta comprensión matemática. A través de sus capítulos, la escritora expone las técnicas fundamentales de Inteligencia Artificial, detallando su inspiración, ya sea biológica, física o matemática, y los conceptos y principios claves sin adentrarse en tecnicismos matemáticos, proporcionando ejemplos y diagramas para una mejor comprensión. Está complementado con aplicaciones prácticas contemporáneas. Incluye un modelo de implementación genérico por capítulo, que se concreta en una aplicación práctica programada en C#. Dichos modelos son fácilmente adaptables a una amplia gama de aplicaciones en C#, ya sean aplicaciones .NET tradicionales, para ASP.NET, o aplicaciones para Windows (versiones 8 y 10). Entre las técnicas de Inteligencia Artificial que explica, se encuentran:
– Sistemas expertos, que aplican reglas para la toma de decisiones o la generación de nuevos conocimientos.
– Lógica difusa, que facilita el control de sistemas informáticos o mecánicos de manera más versátil que los programas convencionales.
– Algoritmos de búsqueda de rutas, incluyendo el algoritmo A*, usado comúnmente en videojuegos para identificar los mejores caminos.
– Algoritmos genéticos, que emplean la evolución para hallar soluciones a problemas complejos.
– Principales metaheurísticos, como la búsqueda tabú, idóneos para encontrar soluciones óptimas a problemas de optimización, con o sin restricciones.
– Sistemas multi-agentes, que imitan comportamientos simples o permiten la emergencia de comportamientos complejos a partir de múltiples agentes simples.
– Redes neuronales (o deep learning), que identifican y reconocen patrones en secuencias históricas, imágenes o conjuntos de datos.
Para asistir al lector en su comprensión, se incluye:
Editorial: ENI, 2ª edición (21 junio 2018)
Idioma: Español
Tapa blanda: 530 páginas
ISBN-10: 2409014917
ISBN-13: 978-2409014918
Peso del producto: 500 g
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