Name: Inteligencia Artificial e Ingeniería del Conocimiento.
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Availability: InStock
Author: GonzÁLo Pajares Martinsanz; Matilde Santos PeÑAs
ISBN: 9788478976768

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portada Inteligencia Artificial e Ingeniería del Conocimiento.

Formato

Libro Físico

Autor

Gonzalo Pajares Martinsanz

Editorial

Ra-Ma S.A. Editorial Y Publicaciones

Año

2005

Idioma

Español

N° páginas

384

Encuadernación

Tapa Blanda

ISBN

8478976760

ISBN13

9788478976768

Categorías

Inteligencia artificial

Inteligencia Artificial e Ingeniería del Conocimiento.

Gonzalo Pajares Martinsanz (Autor) · Ra-Ma S.A. Editorial Y Publicaciones · Tapa Blanda

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Reseña del libro "Inteligencia Artificial e Ingeniería del Conocimiento."

Este libro cubre los tópicos relacionados con los paradigmas de la Inteligencia Artificial (IA) e Ingeniería del Conocimiento (IC). La unificación de estos paradigmas en un texto único, junto con su enfoque pragmático, hace de él una referencia apropiada para su uso tanto en la docencia universitaria como en los desarrollos a nivel industrial.Desde esta doble perspectiva, docente e industrial, posee una amplia proyección de futuro, ya que cada día son más las aplicaciones industriales que utilizan técnicas avanzadas de IA, y, a su vez, los estudiantes de hoy adquieren los fundamentos de IA e IC que utilizarán como ingenieros en el futuro. Mientras tanto, los actuales ingenieros consolidan sus conocimientos en esas materias.El libro se estructura en tres partes fundamentales, comienza por las técnicas básicas de IA, para a continuación abordar los aspectos relativos a la metodología CommonKADS en IC, y finaliza con técnicas avanzadas de IA que utilizan la metodología propia de CommonKADS en ejemplos reales. PRÓLOGOCAPÍTULO 1. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL1.1 La inteligencia de las máquinas1.1.1 Definiciones de sistema inteligente1.1.2 El término Inteligencia Artificial1.2 Estrategias de la IA1.3 Breve visión histórica de la IA1.3.1 Hitos en la evolución de la IA1.3.2 Desarrollos históricos de la IA1.4 Futuro de la IA1.5 Comentarios bibliográficosCAPÍTULO 2. RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS MEDIANTE BÚSQUEDA2.1 La definición del problema2.2 El espacio de estados2.2.1 Representación en el espacio de estados2.3 Estrategias de búsqueda2.4 Búsqueda a ciegas2.4.1 Recorrido en amplitud2.4.2 Recorrido en profundidad2.5 Búsqueda heurística2.5.1 Ascensión a la cima o gradiente2.5.2 Primero el mejor2.5.3 Búsqueda avara2.5.4 Algoritmo A*2.5.5 Algoritmos genéticos2.6 Verificación de restricciones2.7 Búsqueda con adversarios2.7.1 Algoritmo del minimax2.7.2 Poda alfa-beta2.8 Comentarios bibliográficosCAPÍTULO 3. FORMALISMOS DE REPRESENTACIÓN DEL CONOCIMIENTO3.1 Introducción3.2 Base de conocimiento3.2.1 Procesamiento simbólico3.2.2 Aproximación no simbólica3.3 Representación del conocimiento3.3.1 Representación procedural3.3.2 Representación relacional3.3.3 Representación jerárquica3.4 Lógica clásica3.4.1 La evolución de la lógica3.4.2 Lógica proposicional3.4.3 Lógica de predicados3.5 Reglas3.6 Marcos3.6.1 Los guiones3.7 Redes semánticas3.8 La lógica de la incertidumbre3.8.1 Redes bayesianas3.8.2 Lógica borrosa (fuzzy)3.9 Comentarios bibliográficosCAPÍTULO 4. RAZONANDO CON EL CONOCIMIENTO4.1 Razonamiento según los distintos paradigmas de representación4.2 Sistemas basados en conocimiento4.2.1 Estructura de los sistemas de reglas4.2.2 Activación de la inferencia4.3 Encadenamiento hacia adelante4.3.1 Estrategias de control4.4 Encadenamiento hacia atrás4.5 Razonamiento borroso4.6 Características de la inferencia basada en reglas4.7 Inferencias y aprendizaje4.8 Comentarios bibliográficosCAPÍTULO 5. INGENIERÍA DEL CONOCIMIENTO: MODELOS EN CommonKADS5.1 Introducción5.2 Concepto de conocimiento5.3 Modelos de conocimiento5.4 Roles del proceso5.5 Terminología5.6 Breve reseña de otros sistemas de modelado del conocimiento5.7 Modelado del contexto5.7.1 Estudio de viabilidad: organización5.7.2 Análisis de impacto y mejora: modelos de tarea y agente5.8 Comentarios bibliográficosCAPÍTULO 6. INGENIERÍA DEL CONOCIMIENTO: EL CONOCIMIENTO EN CommonKADS6.1 Introducción6.2 Aspectos del conocimiento6.3 Naturaleza del conocimiento6.4 Esquema general del modelo de conocimiento6.4.1 Conocimiento de dominio6.4.2 Conocimiento de inferencia6.4.3 Conocimiento de tarea6.5 Técnicas de adquisición del conocimiento6.5.1 Técnicas manuales6.5.2 Técnicas semiautomáticas6.5.3 Técnicas automáticas6.6 Comentarios bibliográficosCAPÍTULO 7. INGENIERÍA DEL CONOCIMIENTO: PLANTILLAS DE TAREAS7.1 Introducción7.2 Reusabilidad de los modelos7.2.1 Tipos de tareas7.2.2 Tareas de análisis7.2.3 Tareas de síntesis7.3 Catálogo de Plantillas de Tareas7.3.1 Clasificación7.3.2 Diagnóstico7.3.3 Monitorización7.3.4 Valoración7.3.5 Predicción7.3.6 Síntesis7.3.7 Diseño7.3.8 Planificación7.3.9 Asignación7.3.10 Scheduling7.3.11 Combinaciones de tareas7.4 Construcción del modelo de conocimiento7.5 Comentarios bibliográficosCAPÍTULO 8. INGENIERÍA DEL CONOCIMIENTO: MODELO DE COMUNICACIÓN8.1 Introducción8.2 Visión general del modelo de comunicación8.3 El plan de comunicación8.3.1 Construcción del diagrama de diálogo8.3.2 Control sobre las transacciones8.4 Transacciones entre agentes8.5 Intercambio de información detallada8.6 Intención de los mensajes8.7 Validación del modelo de comunicación8.7.1 Walk-through del Plan de Comunicación8.7.2 El Mago de Oz8.8 Comentarios bibliográficosCAPÍTULO 9. INGENIERÍA DEL CONOCIMIENTO: MODELO DE DISEÑO9.1 Introducción9.2 Diseño preservando la estructura9.2.1 Paso 1: Diseño de la arquitectura del sistema9.2.2 Paso 2: Identificar la plataforma de implementación9.2.3 Paso 3: Especificar los componentes de arquitectura9.2.4 Paso 4: Especificar la aplicación dentro de la arquitectura9.3 Diseño de prototipos9.4 Arquitecturas distribuidas9.5 Implementación9.5.1 Lenguajes de programación9.5.2 Entornos de desarrollo9.6 Evaluación de sistemas basados en conocimiento9.6.1 Verificación9.6.2 Validación9.7 Comentarios bibliográficosCAPÍTULO 10. APRENDIZAJE: POR OBSERVACIÓN10.1 Introducción10.2 Concepto de aprendizaje10.2.1 Inferencia inductiva10.2.2 Inferencia deductiva10.3 Procesos de aprendizaje10.4 Definiciones previas10.5 Inducción basada en ejemplos10.5.1 Procedimiento de aprendizaje inductivo10.5.2 Restricciones10.5.3 Estrategias de aprendizaje: algoritmo ID310.6 Inducción basada en el conocimiento del dominio: abducción10.7 Aprendizaje deductivo10.8 Aprendizaje de naturaleza mixta10.8.1 Aprendizaje por analogía10.8.2 Razonamiento basado en casos10.8.3 Aprendizaje multiestrategia10.9 Comentarios bibliográficosCAPÍTULO 11 . APRENDIZAJE: REDES NEURONALES 11.1 Introducción11.2 El perceptrón11.3 La red retropropagación11.4 Comentarios bibliográficosCAPÍTULO 12 . PERCEPCIÓN VISUAL: GENERALIDADES12.1 Introducción12.2 Proceso de percepción visual artificial12.3 Formación de imágenes digitales12.4 Preprocesamiento: suavizado y realzado12.5 Segmentación: bordes y regiones12.6 Extracción de propiedades: líneas y regiones12.7 Comentarios bibliográficosCAPÍTULO 13. PERCEPCIÓN: VISIÓN ESTEREOSCÓPICA13.1 Introducción13.2 El sistema de visión estereoscópica13.3 Geometría del sistema estereoscópico y obtención de la distancia13.4 Correspondencia estereoscópica13.5 Comentarios bibliográficosCAPÍTULO 14. APLICACIÓN: UN CASO DE ESTUDIO14.1 Introducción14.2 Descripción del problema14.3 Modelado del contexto14.4 Modelado de concepto14.5 Modelado de diseño14.6 ComentariosCAPÍTULO 15 . PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL: ANÁLISIS LÉXICO Y SINTÁCTICO15.1 Introducción15.2 Análisis léxico15.3 Análisis sintáctico15.4 Comentarios bibliográficosCAPÍTULO 16. PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL: ANÁLISIS SEMÁNTICO Y CONTEXTUAL16.1 Introducción16.2 Análisis semántico:16.3 Características del lenguaje de la forma lógica16.4 Proceso de interpretación semántica16.5 Interpretación contextual16.6 Comentarios bibliográficosANEXOSA. HOJAS DE TRABAJOB. CATÁLOGO DE INFERENCIASC. LA RED NEURONAL DE HOPFIELDBIBLIOGRAFÍAÍNDICE ALFABÉTICO