Libros Inteligencia artificial, página 4 de 24

Este libro explora la intersección de la neuroética y el derecho digital en Iberoamérica, analizando cómo las tecnologías disruptivas están transformando conceptos jurídicos y éticos. Se examinan enfoques legislativos innovadores, los derechos digitales y neuroderechos, ofreciendo una comprension profunda de como el entorno digital y neurologico impacta la proteccion de derechos fundamentales y la justicia social. Destaca el papel de la dignidad humana como principio rector en la era digital.

Learn how to harness artificial intelligence to create inclusive learning environments where multilingual learners thrive (K12).This book invites educators to reimagine literacy instruction at the intersection of language, culture, and technology. Through vivid classroom stories, practical frameworks, and adaptable lesson designs, the authors demonstrate how AI can serve as a thinking partner to help students translate, analyze, and express ideas across languages and modes. Rather than viewing multilingualism as a challenge, this book positions it as brilliancea source of creativity, insight, and connection. From multimodal micropaths and strategic text sets to AI-powered feedback and assessment, readers will find tools that honor students full linguistic and cultural repertoires while deepening critical and creative thinking. AI-Supported Teaching for Multilingual Learners offers a hopeful vision for how teachers can combine human artistry and technological innovation to make literacy instruction more inclusive, dynamic, and human.

La inteligencia artificial generativa es el tema de moda en tecnología. Esta guía práctica enseña a los ingenieros del machine learning y a los científicos de datos cómo utilizar TensorFlow y Keras para crear desde cero impresionantes modelos de deep learning generativo, como autocodificadores variacionales o VAE, redes generativas adversativas o GAN, Transformers, flujos de normalizacion, modelos de difusion y basados en energia.El libro expone los fundamentos del deep learning y tambien las arquitecturas mas innovadoras. Mediante consejos y trucos, permite al lector comprender como lograr que los modelos aprendan de un modo mas eficiente y lleguen a ser mas creativos.

Se abordan algunas de las principales cuestiones éticas y jurídicas que suscita el desarrollo de la inteligencia artificial, así como las potencialidades y los riesgos que plantea su aplicación en la

La falta de un texto actualizado que cubriese los nuevos temas de investigación en Inteligencia Artificial, que por otra parte, se imparten en los cursos académicos de licenciatura y doctorado en la Facultad de Informatica de Deusto, hizo pensar en la posibilidad de reunir algunos trabajos de los investigadores que imparten dichos cursos para cubrir este hueco. Esta compilacion no pretende cubrir todas las tendencias de investigacion actuales en el entorno universitario e industrial en España, sino dar una vision panoramica, aunque en profundidad de dichas tendencias. Se ha intentado vertebrar esta seleccion alrededor del importante papel desempeñado por el conocimiento en los procesos que definen la inteligencia humana. Otra caracteristica de esta seleccion es la juventud de la mayoria de los autores. Creemos que este foro es un vehiculo adecuado para estas nuevas voces de nuestra comunidad investigadora, dado su tesitura academica y por el rigor con el que se abordan los temas recogidos.

"Este libro sobre Inteligencia Artificial está dirigido, principalmente, a los desarrolladores y no requiere profundos conocimientos en matemáticas. Al hilo de los distintos capítulos la autora presenta las principales tecnicas de Inteligencia Artificial y, para cada una de ellas, su inspiracion, biologica, fisica o incluso matematica, asi como los distintos conceptos y principios (sin entrar en detalles matematicos), con ejemplos y graficos para cada uno de ellos. Los dominios de aplicacion se ilustran mediante aplicaciones reales y actuales. Cada capitulo contiene un ejemplo de implementacion generico, que se completa con una aplicacion practica, desarrollada en C#. Estos ejemplos de codigo genericos son facilmente adaptables a numerosas aplicaciones en C#, bien sea en Silverlight, en Windows Phone, para Windows 8 o incluso en aplicaciones .NET mas clasicas. Las tecnicas de Inteligencia Artificial descritas son:- Los sistemas expertos, que permiten aplicar reglas para tomar decisiones o descubrir nuevos conocimientos.- La logica difusa, que permite controlar sistemas informaticos o mecanicos de manera mucho mas flexible que con los programas tradicionales.- Los algoritmos de busqueda de rutas, entre los cuales el algoritmo A* se utiliza con frecuencia en videojuegos para encontrar los mejores caminos.- Los algoritmos geneticos, que utilizan la potencia de la evolucion para aportar soluciones a problemas complejos.- Los principales maetaheuristicos, entre ellos la busqueda tabu, que permiten encontrar soluciones optimas a problemas de optimizacion, con o sin restricciones.- Los sistemas multi-agentes, que simulan elementos muy simples que permiten conseguir comportamientos emergentes a partir de varios agentes muy sencillos. - Las redes neuronales, capaces de descubrir y reconocer modelos en series historicas, en imagenes o incluso en conjuntos de datos.Para ayudar al lector a pasar de la teoria a la practica, la autora proporciona para su descarga en el sitio web www.ediciones-eni.com siete proyectos de Visual Studio 2013 (uno por cada tecnica de Inteligencia Artificial que se aborda en el libro), desarrollados en C#. Cada proyecto contiene una PCL, para la parte generica, y una aplicacion WPF, para la parte especifica a la aplicacion propuesta.El libro termina con una bibliografia que permite al lector encontrar mas informacion acerca de las diferentes tecnicas, una webgrafia que enumera algunos articulos que presentan aplicaciones reales, un anexo y un indice.Los capitulos del libro:Prologo - Introduccion - Sistemas expertos - Logica difusa - Busqueda de rutas - Algoritmos geneticos - Metaheuristicos de optimizacion - Sistemas multi-agentes - Redes neuronales - Bibliografia - Webgrafia - Anexo"

"Este libro sobre Inteligencia Artificial está dirigido particularmente a los desarrolladores y no requiere profundos conocimientos en matemáticas. Al hilo de los distintos capítulos, la autora presenta las principales tecnicas de Inteligencia Artificial y, para cada una de ellas, su inspiracion, biologica, fisica o incluso matematica, asi como los distintos conceptos y principios (sin entrar en detalles matematicos), con ejemplos y graficos para cada uno de ellos. Los dominios de aplicacion se ilustran mediante aplicaciones reales y actuales. Cada capitulo contiene un ejemplo de implementacion generico, que se completa con una aplicacion practica, desarrollada en Java. Estos ejemplos de codigo genericos son facilmente adaptables a numerosas aplicaciones Java 8, sin plug-in externos. Las tecnicas de Inteligencia Artificial descritas son:- Los sistemas expertos, que permiten aplicar reglas para tomar decisiones o descubrir nuevos conocimientos.- La logica difusa, que permite controlar sistemas informaticos o mecanicos de manera mucho mas flexible que con los programas tradicionales.- Los algoritmos de busqueda de rutas, entre los cuales el algoritmo A* se utiliza con frecuencia en videojuegos para encontrar los mejores caminos.- Los algoritmos geneticos, que utilizan la potencia de la evolucion para aportar soluciones a problemas complejos.- Los principales maetaheuristicos, entre ellos la busqueda tabu, que permiten encontrar soluciones optimas a problemas de optimizacion, con o sin restricciones- Los sistemas multi-agentes, que simulan elementos muy simples que permiten conseguir comportamientos emergentes a partir de varios agentes muy sencillos.- Las redes neuronales, capaces de descubrir y reconocer modelos en series historicas, en imagenes o incluso en conjuntos de datos.Para ayudar al lector a pasar de la teoria a la practica, la autora proporciona para su descarga en el sitio web www.ediciones-eni.com siete proyectos Java (realizados con Netbeans), uno por cada tecnica de Inteligencia Artificial. Cada proyecto contiene un paquete generico y uno o varios paquetes especificos a la aplicacion propuesta.El libro termina con una bibliografia que permite al lector encontrar mas informacion acerca de las diferentes tecnicas, un listado de webs referenciadas que enumera algunos articulos que presentan aplicaciones reales, un anexo y un indice."

Este libro sobre Inteligencia Artificial está dirigido particularmente a los desarrolladores y no requiere profundos conocimientos en matemáticas. Al hilo de los distintos capítulos, la autora presenta las principales tecnicas de Inteligencia Artificial y, para cada una de ellas, su inspiracion biologica, fisica e incluso matematica, asi como los distintos conceptos y principios (sin entrar en detalles matematicos), con ejemplos y graficos e imagenes para cada uno de ellos. Los dominios de aplicacion se ilustran mediante aplicaciones reales y actuales. Cada capitulo contiene un ejemplo de implementacion generico, que se completa con una aplicacion practica, desarrollada en Java. Estos ejemplos de codigo genericos son facilmente adaptables a numerosas aplicaciones Java 10, sin plug-in externos. Las tecnicas de Inteligencia Artificial descritas son:Los sistemas expertos, que permiten aplicar reglas para tomar decisiones o descubrir nuevos conocimientos.La logica difusa, que permite controlar sistemas informaticos o mecanicos de manera mucho mas flexible que con los programas tradicionales.Los algoritmos de busqueda de rutas, entre los cuales el algoritmo A* se utiliza con frecuencia en videojuegos para encontrar los mejores caminos.Los algoritmos geneticos, que utilizan la pote

El libro tiene una orientación tanto técnica como comercial. Tiene dos objetivos: Uno es proporcionar una visión de conjunto y los conocimientos técnicos subyacentes necesarios para comprender la inteligencia artificial, su logica, fisica y aplicaciones. El otro objetivo es presentar la AI en perspectiva y conrealismo.INDICE: Conceptos. La AI, tendencias y aplicaciones. Como se desarrolla lainteligencia artificial. Identificacion de las aplicaciones de sistemas expertos/sistemas. Bases de conocimientos. Sistemas cognitivos. Estrategias de razonamiento. Representacion de conocimiento, etc.

Este libro sobre Inteligencia Artificial se dirige principalmente a desarrolladores y no requiere profundos conocimientos en matemáticas. A lo largo de los distintos capítulos la autora presenta las principales tecnicas de Inteligencia Artificial y, para cada una de ellas, su inspiracion, biologica, fisica o incluso matematica, asi como los distintos conceptos y principios (sin entrar en detalles matematicos), con ejemplos y graficos para cada uno de ellos. Los dominios de aplicacion se ilustran mediante aplicaciones reales y actuales. Cada capitulo contiene un ejemplo de implementacion generico, que se completa con una aplicacion practica, desarrollada en C#. Estos ejemplos de codigo genericos son facilmente adaptables a numerosas aplicaciones en C#, bien sea en aplicaciones .NET clasicas, para ASP.NET, o incluso aplicaciones Windows (versiones 8 y 10). Las tecnicas de Inteligencia Artificial descritas son:- Los sistemas expertos, que permiten aplicar reglas para tomar decisiones o descubrir nuevos conocimientos.- La logica difusa, que permite controlar sistemas informaticos o mecanicos de manera mucho mas flexible que con los programas tradicionales.- Los algoritmos de busqueda de rutas, entre ellos el algoritmo A*, utilizado con frecuencia en videojuegos para encontrar los mejores caminos.- Los algoritmos geneticos, que utilizan la potencia de la evolucion para aportar soluciones a problemas complejos.- Los principales metaheuristicos, entre ellos la busqueda tabu, que permite encontrar las mejores soluciones a problemas de optimizacion, con o sin restricciones.- Los sistemas multi-agentes, que simulan elementos muy simples o que permiten conseguir comportamientos emergentes a partir de varios agentes muy sencillos. Las redes neuronales (o deep learning), capaces de descubrir y reconocer modelos en series historicas, en imagenes o incluso en conjuntos de datos.Para ayudar al lector a pasar de la teoria a la practica, la autora proporciona para su descarga en el sitio web www.ediciones-eni.com siete proyectos de Visual Studio 2017 (uno por cada tecnica de Inteligencia Artificial que se aborda en el libro), desarrollados en C#. Cada proyecto contiene una PCL para la parte generica y una aplicacion (en modo consola o WPF, segun los capitulos) para la parte especifica a la aplicacion propuesta.El libro termina con una bibliografia, que permite al lector encontrar mas informacion acerca de las diferentes tecnicas, una webgrafia que enumera algunos articulos que presentan aplicaciones reales, un anexo y un indice.

Análisis filosófico‑jurídico que define y contextualiza la inteligencia artificial en el ámbito social y legal, ofreciendo un marco conceptual para comprender su alcance y límites.

Es esta una segunda edición del libro corregida y aumentada donde los contenidos anteriores se ven ampliados con nuevos temas de la máxima actualidad. En el libro se abordan todos aquellos aspectos que son necesarios en el campo de la vision por computador o vision artificial, desde el procesamiento y el analisis de imagenes a las aplicaciones de maximo interes. En el texto se conjugan rigurosidad con claridad y sencillez para que el esfuerzo de comprension sea minimo y adecuado permitiendo al lector desarrollar sus propias aplicaciones. El libro va dirigido tanto a los que se inician en el campo de la vision por computador como a aquellos profesionales que quieren disponer de un texto autosuficiente en sus contenidos con abundantes referencias bibliograficas. En esta linea se ofrece al lector un texto complementario titulado Ejercicios Resueltos de Vision por Computador de esta misma editorial, que le permite ejercitarse en la comprension con muchos de los contenidos aqui incluidos. Incluye CD-ROM con mas de 550 imagenes en formato JPEG y todas las figuras en color del libro junto con su descripcion, una panoramica general sobre diversas aplicaciones de interes, trece apendices que completan su contenido y amplian diversos conceptos.

El objetivo de esta obra es proporcionar una serie de herramientas autocontenidas que permitan aprender distintos conceptos básicos relacionados con el control automático. El libro se centra en cómo representar cada uno de los conceptos y como formularlos siguiendo un aprendizaje basado en ejemplos.La principal novedad de este libro estriba en que el lector puede estudiar y afianzar conceptos interactuando con herramientas informaticas dirigidas, donde a traves del simple uso del raton se pueden visualizar las distintas representaciones asociadas al problema que se esta estudiando. Estas herramientas interactivas se acompañan de unas fichas donde se explican los objetivos de aprendizaje, un resumen de la teoria asociada a dichos objetivos, las principales referencias bibliograficas, la descripcion detallada de la herramienta y un listado de ejercicios orientados a que el alumno tenga que utilizar la herramienta interactiva en su resolucion.

Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) y los modelos de difusión, como ChatGPT y DALL-E, representan una revolución sin precedentes en el ámbito de la inteligencia artificial. Entrenados con texto e imagenes publicas disponibles en Internet, estos modelos son capaces de abordar una amplia variedad de tareas, ofreciendo soluciones innovadoras y automatizadas a problemas previamente inabordables. A pesar de su accesibilidad, muchos desarrolladores enfrentan desafios significativos al intentar obtener resultados fiables y utilizables en sistemas automatizados. Este libro ofrece una guia exhaustiva para adquirir una solida base en IA generativa y aprender a aplicar estos modelos en la practica. Los autores, James Phoenix y Mike Taylor, presentan los principios del prompt engineering, esenciales para trabajar de manera efectiva con IA en entornos de produccion. En este libro descubrira: - Los cinco principios de prompting que son transferibles entre diferentes modelos y que mantendran su efectividad en el futuro. - Aplicaciones practicas de la IA generativa en ejemplos del mundo real, utilizando bibliotecas y frameworks como LangChain. - Como evaluar y comparar modelos: analizara y comparara modelos de OpenAI, como GPT-4 y DALL-E 2, con alternativas de codigo abierto, identificando sus fortalezas y debilidades. - Implementacion en diversos ambitos: aprendera como aplicar estos principios en procesamiento del lenguaje natural (PNL), generacion de texto e imagenes, y generacion de codigo. Este libro es una herramienta indispensable para cualquier desarrollador que quiera llevar sus proyectos al siguiente nivel y aprovechar el poder de la IA generativa para transformar sus resultados y diferenciarse en el mercado. No lo deje escapar.