Descripción
Técnicas de inteligencia artificial
Resumen del libro
Este manual académico profundiza en las aplicaciones prácticas de la inteligencia artificial, ofreciendo una visión estructurada de las técnicas más relevantes en cuatro áreas fundamentales: procesamiento del lenguaje natural, visión artificial, lógica difusa y aprendizaje automático. Diseñado como continuación de "Fundamentos de inteligencia artificial", el libro combina teoría con ejercicios prácticos para consolidar los conocimientos, convirtiéndose en una herramienta esencial para estudiantes y profesionales que buscan dominar los algoritmos y métodos clave de esta disciplina.
¿De qué trata?
La obra se organiza en cuatro bloques temáticos que cubren los pilares de la inteligencia artificial. En primer lugar, aborda el lenguaje natural, explorando cómo las máquinas procesan y generan texto. El segundo bloque se centra en la visión artificial, explicando técnicas para que los sistemas interpreten imágenes. El tercero introduce la lógica difusa, un enfoque para manejar la incertidumbre y la vaguedad en los datos. Finalmente, el bloque de aprendizaje revisa algoritmos de machine learning y sus aplicaciones. Cada capítulo incluye ejercicios diseñados para reforzar los conceptos teóricos, facilitando la asimilación de los contenidos.
Temas principales
- Procesamiento del lenguaje natural: análisis sintáctico, semántico y generación de texto.
- Visión artificial: reconocimiento de patrones, segmentación de imágenes y extracción de características.
- Lógica difusa: conjuntos difusos, sistemas de inferencia y control basado en reglas.
- Aprendizaje automático: algoritmos supervisados y no supervisados, redes neuronales y métodos de clasificación.
¿Para quién está recomendado?
Está dirigido a estudiantes universitarios de informática, ingeniería o ciencias de la computación que ya posean conocimientos básicos de inteligencia artificial y deseen profundizar en técnicas específicas. También es útil para profesionales del sector tecnológico que busquen actualizar sus habilidades en áreas como el procesamiento de datos, la automatización o el desarrollo de sistemas inteligentes.
Qué aporta este libro
- Proporciona una base sólida en cuatro áreas clave de la inteligencia artificial, combinando teoría y práctica.
- Incluye ejercicios resueltos y propuestos para aplicar los conceptos y algoritmos explicados.
- Ofrece un enfoque didáctico y estructurado, ideal para el autoaprendizaje o como material de apoyo en cursos universitarios.
- Actualiza y complementa los fundamentos de la inteligencia artificial con técnicas avanzadas y casos de uso reales.
Ficha técnica
- Autor: Cazorla Quevedo; Miguel Ángel, Colomina Pardo; Otto, Escolano Ruiz; Francisco, Rizo Aldeguer; Ramón, Sat
- Editorial: Publicaciones de la Universidad de Alicante
- Idioma: Español
- Tema: INFORMATICA: CUESTIONES GENERALES
- Colección: TEXTOS DOCENTES
- Encuadernación: Bolsillo
- Fecha de edición: 1999
- Número de páginas: 252
- Dimensiones: 24.0 cm x 17.0 cm
- Peso: 590.0 gr
Valoración editorial
Este libro destaca por su enfoque práctico y su estructura modular, que permite al lector avanzar de manera progresiva en cada bloque temático. Aunque fue publicado en 1999, los fundamentos que aborda —como la lógica difusa y el aprendizaje automático— siguen siendo relevantes en la formación académica actual. Es una opción recomendable para quienes buscan un manual de referencia claro y con ejercicios, especialmente si ya han cursado una introducción a la inteligencia artificial.