Descripción
Inteligencia Artificial
Resumen del libro
Este libro ofrece una aproximación teórica y práctica a la Inteligencia Artificial moderna, centrada en los modelos neuronales profundos que sustentan la tecnología actual. Escrito por Emilio Soria, el texto guía al lector desde el concepto de neurona artificial de 1943 hasta las aplicaciones más recientes en Modelos Generativos y Aprendizaje Reforzado. Con un enfoque didáctico, combina teoría, ejemplos prácticos y actividades para facilitar la comprensión, e incluye un repositorio de código listo para ejecutar en Google Colab. Es una herramienta ideal tanto para estudiantes como para profesionales que deseen dominar los fundamentos de la IA.
¿De qué trata?
La obra aborda la Inteligencia Artificial desde sus bases históricas hasta las técnicas más avanzadas, explicando cómo funcionan los modelos neuronales artificiales profundos. A lo largo de sus capítulos, el lector explorará aplicaciones prácticas en campos como el reconocimiento de imágenes, el análisis de bioseñales, las series temporales y los sistemas de IA para videojuegos. Cada sección combina teoría con ejercicios y ejemplos resueltos, lo que permite asimilar los conceptos de forma progresiva. Además, el libro incluye acceso a un repositorio de código con todas las prácticas implementadas, facilitando su uso en entornos como Google Colab para experimentar de manera directa.
Temas principales
- Fundamentos de la neurona artificial y evolución histórica de la IA.
- Modelos neuronales profundos y su arquitectura.
- Aprendizaje Reforzado y su aplicación en sistemas autónomos.
- Modelos Generativos para creación de contenido.
- Aplicaciones prácticas en bioseñales, reconocimiento de imágenes y series temporales.
- Implementación de sistemas de IA para videojuegos.
¿Para quién está recomendado?
Está dirigido a estudiantes de ingeniería, informática o ciencias de datos que quieran introducirse en la IA moderna, así como a profesionales del sector tecnológico que busquen actualizar sus conocimientos en modelos neuronales. También es adecuado para docentes que impartan cursos sobre sistemas de IA o redes neuronales, gracias a su estructura clara y material práctico descargable.
Qué aporta este libro
- Una visión completa de la IA actual, desde sus orígenes hasta las técnicas generativas y de aprendizaje reforzado.
- Ejercicios prácticos y ejemplos resueltos que facilitan la comprensión de conceptos complejos.
- Acceso a un repositorio de código listo para ejecutar en Google Colab, permitiendo la experimentación directa.
- Un enfoque didáctico y estructurado, ideal tanto para el autoaprendizaje como para su uso en cursos académicos.
Ficha técnica
- Autor: EMILIO SORIA
- Editorial: RA-MA S.A. Editorial y Publicaciones
- Idioma: Español
- Tema: ROBOTICA, INTELIGENCIA ARTIFICIAL
- Colección: RAMA
- Encuadernación: Bolsillo
- Fecha de edición: marzo de 2022
- Número de páginas: 336
- Peso: 831 g
Valoración editorial
Se trata de una obra práctica y bien estructurada que equilibra la teoría con la aplicación real, lo que la convierte en un recurso valioso para quienes buscan comprender la Inteligencia Artificial desde una perspectiva técnica. Su enfoque en modelos neuronales profundos y la inclusión de código ejecutable la hacen especialmente útil para el aprendizaje activo. Es una opción recomendable para cursos universitarios o formación profesional en IA.