Dic 4 2020

 

Este libro sobre Inteligencia Artificial se dirige principalmente a desarrolladores y no requiere profundos conocimientos en matemáticas. A lo largo de los distintos capítulos la autora presenta las principales técnicas de Inteligencia Artificial y, para cada una de ellas, su inspiración, biológica, física o incluso matemática, así como los distintos conceptos y principios (sin entrar en detalles matemáticos), con ejemplos y gráficos 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 C#. Estos ejemplos de código genéricos son fácilmente adaptables a numerosas aplicaciones en C#, bien sea en aplicaciones .NET clásicas, para ASP.NET, o incluso aplicaciones Windows (versiones 8 y 10). 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 ellos el algoritmo A*, utilizado 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 metaheurísticos, entre ellos la búsqueda tabú, que permite encontrar las mejores soluciones a problemas de optimización, con o sin restricciones.
– Los sistemas multi-agentes, que simulan elementos muy simples o que permiten conseguir comportamientos emergentes a partir de varios agentes muy sencillos.
Las redes neuronales (o deep learning), capaces de descubrir y reconocer modelos en series históricas, en imágenes o incluso en conjuntos de datos.

 

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