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Monos, mitos y moléculas

Autor Joe Schwarcz

Editorial PASADO & PRESENTE S.L

Monos, mitos y moléculas
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  • Editorial PASADO & PRESENTE S.L
  • ISBN13 9788494427220
  • ISBN10 8494427229
  • Tipo LIBRO
  • Páginas 328
  • Colección ENSAYO #
  • Año de Edición 2016
  • Idioma Castellano
  • Encuadernación Rústica

Monos, mitos y moléculas

Autor Joe Schwarcz

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Detalles del libro

Este libro sobre Inteligencia Artificial está dirigido, principalmente, 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 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 Silverlight, en Windows Phone, para Windows 8 o incluso en aplicaciones .NET más clásicas. 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, capaces de descubrir y reconocer modelos en series históricas, en imágenes o incluso en conjuntos de datos.
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