| Título : |
Inteligencia artificial : una nueva síntesis |
| Tipo de documento: |
texto impreso |
| Autores: |
Nilsson, Nils J. ; Marín Morales, Roque, Traductor ; Palma Méndez, José Tomás, Traductor ; Paniagua Aris, Enrique, Traductor |
| Editorial: |
Madrid : McGraw-Hill |
| Fecha de publicación: |
2001 |
| Número de páginas: |
458 p |
| Il.: |
il. |
| Dimensiones: |
Rústica |
| ISBN/ISSN/DL: |
978-84-481-2824-1 |
| Nota general: |
Título original Artificial intelligence : a new synthesis |
| Idioma : |
Español (spa) |
| Palabras clave: |
INTELIGENCIA ARTIFICIAL, PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL, REDES NEUTRONALES (COMPUTADORES) |
| Clasificación: |
006.3 - Métodos especiales de computación -Inteligencia artificial |
| Resumen: |
Texto introductorio en el que se estudia, desde una perspectiva novedosa, los diversos términos encuadrados bajo el concepto IA. A lo largo de los sucesivos capítulos se irá considerando una progresión de sistemas de IA o ""agentes"", cada uno ligeramente más complejo que su predecesor. Se comienza con agentes elementales que reaccionan a las propiedades que perciben en su entorno, y que permiten abordar temas complejos como la visión artificial, el aprendizaje o los sistemas artificiales evolutivos. Después, se introducen en fases sucesivas algunas técnicas que permiten a los agentes sacar partido de información sobre su entorno. Este conocimiento puede consistir en información declarativa sobre el estado del entorno, en modelos icónicos del entorno, en grafos definidos en el espacio de estados o en representaciones lógicas. A esta aproximación se le llama inteligencia artificial evolutiva, debido a su similitud con la evolución animal. Se pretende que este libro sea, tanto una propuesta acerca de cómo pensar sobre la IA, como una descripción de técnicas propias de la materia. A lo largo del texto se proponen numerosos ejemplos para proporcionar suficiente motivación y fundamento a los conocimientos adquiridos. Características principales: Enfoque intermedio entre teoría y aplicaciones Amplia cobertura de las ideas viejas y modernas más importantes en IAU so frecuente de ejemplos y diagramas ilustrativos Cobertura extensa de métodos de aprendizaje de máquinas Incluye, aproximadamente, 500 referencias bibliográficas |
| Nota de contenido: |
1. Introducción. // I. SISTEMAS REACTIVOS. // 2. Agentes de estímulo-respuesta. // 3. Redes neuronales. // 4. Sistemas evolutivos. // 5. Sistemas con estados. // 6. Visión artificial. // II. BÚSQUEDA EN ESPACIOS DE ESTADO. // 7. Agentes que planifican. // 8. Búsqueda a ciegas. // 9. Búsqueda heurística. // 10. Planificación, actuación y aprendizaje. // 11. Métodos alternativos de búsqueda y otras aplicaciones. // 12. Búsqueda en problemas de juegos. // III. REPRESENTACIÓN DEL CONOCIMIENTO Y RAZONAMIENTO. // 13. El cálculo proporcional. // 14. La resolución en el cálculo proporcional. // 15. El cálculo de predicados. // 16. La resolución en el cálculo de predicados. // 17. Sistemas basados en conocimiento. // 18. Representación del sentido común. // 19. Razonamiento con incertidumbre. // 20. Aprendizaje y actuación con redes bayesianas. // IV. MÉTODOS DE PLANIFICACIÓN BASADOS EN LÓGICA. // 21. El cálculo de situaciones. // 22. Planificación. // V. COMUNICACIÓN E INTEGRACIÓN. // 23. Múltiples agentes. // 24. Comunicación entre agentes. // 25. Arquitecturas de agente.
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Inteligencia artificial : una nueva síntesis [texto impreso] / Nilsson, Nils J. ; Marín Morales, Roque, Traductor ; Palma Méndez, José Tomás, Traductor ; Paniagua Aris, Enrique, Traductor . - Madrid : McGraw-Hill, 2001 . - 458 p : il. ; Rústica. ISBN : 978-84-481-2824-1 Título original Artificial intelligence : a new synthesis Idioma : Español ( spa)
| Palabras clave: |
INTELIGENCIA ARTIFICIAL, PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL, REDES NEUTRONALES (COMPUTADORES) |
| Clasificación: |
006.3 - Métodos especiales de computación -Inteligencia artificial |
| Resumen: |
Texto introductorio en el que se estudia, desde una perspectiva novedosa, los diversos términos encuadrados bajo el concepto IA. A lo largo de los sucesivos capítulos se irá considerando una progresión de sistemas de IA o ""agentes"", cada uno ligeramente más complejo que su predecesor. Se comienza con agentes elementales que reaccionan a las propiedades que perciben en su entorno, y que permiten abordar temas complejos como la visión artificial, el aprendizaje o los sistemas artificiales evolutivos. Después, se introducen en fases sucesivas algunas técnicas que permiten a los agentes sacar partido de información sobre su entorno. Este conocimiento puede consistir en información declarativa sobre el estado del entorno, en modelos icónicos del entorno, en grafos definidos en el espacio de estados o en representaciones lógicas. A esta aproximación se le llama inteligencia artificial evolutiva, debido a su similitud con la evolución animal. Se pretende que este libro sea, tanto una propuesta acerca de cómo pensar sobre la IA, como una descripción de técnicas propias de la materia. A lo largo del texto se proponen numerosos ejemplos para proporcionar suficiente motivación y fundamento a los conocimientos adquiridos. Características principales: Enfoque intermedio entre teoría y aplicaciones Amplia cobertura de las ideas viejas y modernas más importantes en IAU so frecuente de ejemplos y diagramas ilustrativos Cobertura extensa de métodos de aprendizaje de máquinas Incluye, aproximadamente, 500 referencias bibliográficas |
| Nota de contenido: |
1. Introducción. // I. SISTEMAS REACTIVOS. // 2. Agentes de estímulo-respuesta. // 3. Redes neuronales. // 4. Sistemas evolutivos. // 5. Sistemas con estados. // 6. Visión artificial. // II. BÚSQUEDA EN ESPACIOS DE ESTADO. // 7. Agentes que planifican. // 8. Búsqueda a ciegas. // 9. Búsqueda heurística. // 10. Planificación, actuación y aprendizaje. // 11. Métodos alternativos de búsqueda y otras aplicaciones. // 12. Búsqueda en problemas de juegos. // III. REPRESENTACIÓN DEL CONOCIMIENTO Y RAZONAMIENTO. // 13. El cálculo proporcional. // 14. La resolución en el cálculo proporcional. // 15. El cálculo de predicados. // 16. La resolución en el cálculo de predicados. // 17. Sistemas basados en conocimiento. // 18. Representación del sentido común. // 19. Razonamiento con incertidumbre. // 20. Aprendizaje y actuación con redes bayesianas. // IV. MÉTODOS DE PLANIFICACIÓN BASADOS EN LÓGICA. // 21. El cálculo de situaciones. // 22. Planificación. // V. COMUNICACIÓN E INTEGRACIÓN. // 23. Múltiples agentes. // 24. Comunicación entre agentes. // 25. Arquitecturas de agente.
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