INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA DESARROLLADORES. CONCEPTOS E IMPLEMENTACIÓN EN C#

INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA DESARROLLADORES. CONCEPTOS E IMPLEMENTACIÓN EN C#

Editorial:
ENI EDITORIAL
Año de edición:
Materia
Lectura
ISBN:
978-2-7460-9885-5
Páginas:
500
N. de edición:
1
Idioma:
Español
Disponibilidad:
Disponible en 2 semanas

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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. Para ayudar al lector a pasar de la teoría a la práctica, la autora proporciona para su descarga en el sitio.