INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A ROBÓTICA Y AUTOMATIZACIÓN

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INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A ROBÓTICA Y AUTOMATIZACIÓN

Autores:
  • SOSSA, Juan; REYES CORTÉS, Fernando
Precio: $5184.00 ARS ($79.75 USD)
SKU: 7197_base
Páginas: 384
ISBN: 978-607-538-666-9
Editorial: Alfaomega
Materiales de Apoyo: (Clic para acceder)
Disponibilidad: En existencia

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De: $ 63.80 USD

Para: $ 143.56 USD

Precio elegido: $ 0.00 USD

En la presente publicación se abordan los conceptos más destacados de la inteligencia artificial, su historia, sus categorías y sus retos; se estudia el Aprendizaje para Máquinas (AM) como principal motor de la inteligencia artificial. Se hace una descripción detallada de las técnicas más sobresalientes que se utilizan en el tratamiento y análisis digital de imágenes. Se estudia uno de los paradigmas más utilizados actualmente en la solución de problemas de clasificación y reconocimiento de patrones, la predicción de series de tiempo, el modelado de sistemas y la optimización, el paradigma relativo a las llamadas redes neuronales artificiales, que intentan simular la operación de las neuronas biológicas. Se analiza el perceptrón como máquina de procesamiento de información acomodado en capas. Se presentan los detalles sobre la derivación de la regla Delta generalizada, útil para el entrenamiento de arreglos de perceptrones en capas para la solución de problemas no lineales.

VENTAJAS

• Cada uno de los capítulos comienza enumerando los objetivos perseguidos y con una introducción que expone los antecedentes y describe la estructura lógica de los temas.
• A lo largo del contenido aparecen numerosos ejemplos que están desarrollados detalle a detalle.
• Al final de cada capítulo se encuentra un resumen y una serie de ejercicios propuestos.
• Cuenta con una completa bibliografía para consultar determinado tema de interés y un índice analítico útil para la localización puntual de conceptos de interés particular.

CONOZCA

• Las diferencias entre el cómputo inteligente y el cómputo tradicional.
• La historia y las diferentes categorías de la inteligencia artificial (IA).
• Qué es y cómo funciona el aprendizaje para máquinas (AM).
• Las arquitecturas básicas de redes neuronales más utilizadas en la literatura actual.

APRENDA

• A utilizar la regresión lineal para resolver problemas de predicción, en particular en el campo de la robótica.
• A realizar una clasificación de patrones mediante el método de discriminación lineal.
• A aplicar las técnicas básicas de filtrado relacionadas con el tratamiento y procesamiento digital de imágenes.
• A solucionar problemas de clasificación y reconocimiento de patrones, predicción de series de tiempo, modelado de sistemas y optimización mediante redes neuronales artificiales.

DESARROLLE SUS HABILIDADES PARA

• Identificar cada uno de los cuatro tipos de aprendizaje que se pueden dar en una máquina.
• Trabajar con la regresión logística para calcular las probabilidades.
• Aplicar las técnicas adecuadas para segmentar imágenes y eliminar ruidos residuales de las imágenes segmentadas.
• Manipular las bases de operación de las llamadas redes neuronales convolucionales.

 

 

 

 

Autores SOSSA, Juan; REYES CORTÉS, Fernando 0
Editorial Alfaomega 0
Año de edición 2021 2021
Código de barras 9786075386669 9786075386669
ISBN 978-607-538-666-9 978
ISBN E-Book 9786075386690 9786075386690
Materiales adicionales De libre acceso 0
Número de la edición 1 1
Número de páginas 384 384
Dimensiones 17x23 cm 17
Peso en gramos
Encuadernación Rústica 0
Idioma Español 0

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