Inteligencia Artificial para desarrolladores : Conceptos e implementación en Java (2ª edición) /
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...
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| Autor principal: | |
|---|---|
| Autor Corporativo: | |
| Formato: | livro eletrônico |
| Idioma: | espanhol francês |
| Publicado em: |
Barcelona :
Ediciones ENI,
2019.
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| coleção: | DATA PRO
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| Assuntos: | |
| Acesso em linha: | Acceso a través de ENI. |
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MARC
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| 520 | 0 | |a 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. Para ayudar al lector a pasar de la teoría a la práctica, la autora proporciona para su descarga en el sitio web www.ediciones-eni.com siete proyectos Java (realizados con Netbeans) uno por cada técnica de Inteligencia Artificial. Cada proyecto contiene un paquete genérico y uno o varios paquetes específicos a la aplicación propuesta. El libro termina con una bibliografía que permite al lector encontrar más información acerca de las diferentes técnicas, una webgrafía que enumera algunos artículos que presentan aplicaciones reales, un anexo y un índice. | |
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