Título :	Inteligencia artificial avanzada
Tipo de documento:	texto impreso
Autores:	Raúl Benítez ; Gerard Escudero ; Samir Kanaan
Editorial:	Barcelona : Editorial - UOC
Fecha de publicación:	2013
Número de páginas:	296 p.
Il.:	il.
Dimensiones:	24 cm.
Clasificación:	INFORMATICA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Clasificación:	006.3
Resumen:	En este libro se introducen los conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial, desde una visión muy orientada al reconocimiento de patrones. El lector podrá encontrar una revisión completa de las técnicas avanzadas más usadas en el campo del aprendizaje automático. El texto se ha enfocado desde un punto de vista eminentemente práctico. Las explicaciones teóricas de las diferentes técnicas se basan en la resolución de problemas concretos. Los algoritmos están acompañados de ejemplos, escritos en Python, con aplicaciones directas en ámbitos como el procesado de imágenes o el análisis de textos. Los diferentes capítulos comprenden las técnicas de aprendizaje no supervisado, los métodos de reducción de la dimensionalidad y extracción de características (PCA, NMF, ICA, LDA, MDS), los principales algoritmos de clasificación de patrones (probabilísticos, kNN, SVM y Boosting) y diferentes métodos de optimización.
Nota de contenido:	Introducción a la inteligencia artificial; Neuronas y transistores; Breve historia de la IA; Ámbitos de aplicación de la inteligencia artificial; Recomendadores y agrupamientos; Métricas y medidas de similitud; Recomendadores basados en memoria; Algoritmos de agrupamiento; Extracción y selección de atributos; Técnicas de factorización matricial; Discriminación de datos en clases; Visualización de datos multidimensionales; Clasificación; Introducción; Métodos basados en modelos probabilísticos; Métodos basados en distancias; Métodos basados en reglas; Clasificadores lineales y métodos basados en kernels; Protocolos de test; Optimización.
ISBN_nuevo :	978-84-9029-887-9
Link:	./index.php?lvl=notice_display&id=15323

Inteligencia artificial avanzada [texto impreso] / Raúl Benítez ; Gerard Escudero ; Samir Kanaan . - Barcelona : Editorial - UOC, 2013 . - 296 p. : il. ; 24 cm.

Clasificación:	INFORMATICA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Clasificación:	006.3
Resumen:	En este libro se introducen los conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial, desde una visión muy orientada al reconocimiento de patrones. El lector podrá encontrar una revisión completa de las técnicas avanzadas más usadas en el campo del aprendizaje automático. El texto se ha enfocado desde un punto de vista eminentemente práctico. Las explicaciones teóricas de las diferentes técnicas se basan en la resolución de problemas concretos. Los algoritmos están acompañados de ejemplos, escritos en Python, con aplicaciones directas en ámbitos como el procesado de imágenes o el análisis de textos. Los diferentes capítulos comprenden las técnicas de aprendizaje no supervisado, los métodos de reducción de la dimensionalidad y extracción de características (PCA, NMF, ICA, LDA, MDS), los principales algoritmos de clasificación de patrones (probabilísticos, kNN, SVM y Boosting) y diferentes métodos de optimización.
Nota de contenido:	Introducción a la inteligencia artificial; Neuronas y transistores; Breve historia de la IA; Ámbitos de aplicación de la inteligencia artificial; Recomendadores y agrupamientos; Métricas y medidas de similitud; Recomendadores basados en memoria; Algoritmos de agrupamiento; Extracción y selección de atributos; Técnicas de factorización matricial; Discriminación de datos en clases; Visualización de datos multidimensionales; Clasificación; Introducción; Métodos basados en modelos probabilísticos; Métodos basados en distancias; Métodos basados en reglas; Clasificadores lineales y métodos basados en kernels; Protocolos de test; Optimización.
ISBN_nuevo :	978-84-9029-887-9
Link:	./index.php?lvl=notice_display&id=15323