Libros Inteligencia artificial, página 6 de 24

¿En qué consiste la Inteligencia Artificial?, el libro explica los términos más relevantes para que un abogado pueda entenderla de manera técnica y pueda hacer proyectos de transformación digital y entender la legislacion que afecta a la IA.

El libro analiza el profundo impacto que ya está teniendo la inteligencia artificial en la sociedad, en los negocios y en el mundo jurídico. “Descifrando la IA” apunta directamente a la necesidad de

La revolución digital de la Salud y los nuevos avances de las ciencias médicas constituyen retos de gran calado para el Derecho. Nos enfrentamos a un cambio de paradigma que afecta a la determinación de la capacidad para tomar decisiones complejas. Estas cuestiones se revelan todavia mas complicadas en situaciones en las que concurre la minoria de edad -con o sin madurez-, asi como en el caso de pacientes con patologias neurodegenerativas o con capacidades cognitivas alteradas. Cierto es que el paciente, en la actualidad, cuenta con mas informacion que nunca para erigirse en protagonista de su salud, pero, ¿el paciente activo esta preparado para acceder a la informacion, comprenderla y aplicarla a la toma de sus decisiones En definitiva, ¿en que casos podemos afirmar que el paciente digital es libre y que sus decisiones son fruto de una voluntad consciente y responsable ¿Que dice el Derecho sobre ello Incide igualmente este cambio de paradigma en la responsabilidad, ya que la presencia y la utilizacion de objetos conectados va a permitir al paciente monitorizar su estado de salud y adoptar un comportamie

Texto introductorio en el que se estudia, desde una perspectiva novedosa, los diversos términos encuadrados bajo el concepto IA. A lo largo de los sucesivos capítulos se irá considerando una progresión de sistemas de IA o ""agentes"", cada uno ligeramente más complejo que su predecesor. Se comienza con agentes elementales que reaccionan a las propiedades que perciben en su entorno, y que permiten abordar temas complejos como la visión artificial, el aprendizaje o los sistemas artificiales evolutivos. Después, se introducen en fases sucesivas algunas técnicas que permiten a los agentes sacar partido de información sobre su entorno. Este conocimiento puede consistir en información declarativa sobre el estado del entorno, en modelos icónicos del entorno, en grafos definidos en el espacio de estados o en representaciones lógicas. A esta aproximación se le llama inteligencia artificial evolutiva, debido a su similitud con la evolución animal.Se pretende que este libro sea, tanto una propuesta acerca de cómo pensar sobre la IA, como una descripción de técnicas propias de la materia. A lo largo del texto se proponen numerosos ejemplos para proporcionar suficiente motivación y fundamento a los conocimientos adquiridos.Características principales:Enfoque intermedio entre teoría y aplicacionesAmplia cobertura de las ideas viejas y modernas más importantes en IAUso frecuente de ejemplos y diagramas ilustrativosCobertura extensa de métodos de aprendizaje de máquinasIncluye, aproximadamente, 500 referencias biliográficas

El objetivo de este libro es proporcionar una ayuda para la comprensión de los conceptos de Visión por Computador que aborda. Se trata de un ibro totalmente práctico donde se proponen ejercicios resueltos que el lector puede seguir perfectamente paso a paso. Este seguimiento puede hacerse simultáneamente también a través de los programas que se incluyen en el CD-ROM en un lenguaje de muy fácil programación como es MATLAB. El lector encuentra en el libro los conceptos teóricos básicos para abordar los ejercicios propuestos. No obstante, cuando requiera una mayor profundización de los mismos se le ofrece el libro Visión por Computador también de RA-MA, que aborda los contenidos teóricos desde una amplia y completa perspectiva. Forman ambos libros un material de gran utilidad para los lectores que se dediquen a temas relacionados con el tratamiento de imágenes digitales, la Visión por Computador o Visión Artificial. Los conceptos y ejercicios se abordan desde los principios más elementales hasta progresivamente abordar aquellos de más alto nivel. No se requiere una formación previa en la materia, por lo que va dirigido tanto a quienes inician su estudio en la misma como a quienes poseen una experiencia en ella. Así, los estudiantes de materias técnicas o los profesionales en sus respectivas industrias encontrarán en este libro una referencia de interés.

Este libro de redes neuronales cubre todos los aspectos de esta ciencia moderna, se analiza el paradigma de las redes neurales que dan origen a la inteligencia artificial, que describe y construye agentes que reciban percepciones provenientes del medio ambiente y que ejecuten acciones muy similares al medio que las produjo. Este libro familiariza al lector con los conceptos de la teoria de redes neurales, reconociendo la naturaleza multidisciplinaria de esta tecnica. El material presentado en el libro se complementa con ejemplos, aplicaciones, ejercicios propuestos y referencias bibliograficas, aunque dirigido a ingenieros e investigadores de diversas disciplinas, ya sea como libro de texto o complementario, es una de las pocas referencias en castellano de material dificil de encontrar en este idioma.

El presente volumen Inteligencia Artificial: retos y oportunidades para la formación y el empleo en el ámbito de la comunicación recoge las principales reflexiones surgidas en las V Jornadas de Formacion y Empleo de ATIC, celebradas en 2023. En un momento de auge de la inteligencia artificial generativa, esta obra analiza su creciente protagonismo en los sectores formativos, laborales y creativos vinculados a la comunicacion, en dialogo con las nuevas normativas españolas y europeas, asi como con los debates sobre derechos de autor y etica digital.A traves de cinco bloques tematicos, el volumen ofrece una vision integral del impacto de la IA en la educacion superior, la investigacion, el periodismo, la produccion audiovisual y la publicidad. Los distintos capitulos combinan perspectivas academicas y casos practicos, subrayando la urgencia de adaptar los planes de estudio, reforzar competencias digitales y afrontar los desafios eticos que plantea esta transformacion.Esta publicacion, fruto de la colaboracion de universidades de toda España, aspira a ser un referente en el analisis critico de la IA en comunicacion. Su proposito es fomentar un dialogo riguroso y constructivo sobre como afrontar esta revolucion tecnologica desde la innovacion responsable, el compromiso con los derechos fundamentales y la calidad de la formacion universitaria.

El cervell humà ha assolit un nivell de perfecció fruit de l’evolució de milions d’anys, mentre que la intel·ligència artificial és el resultat dels perfeccionaments dels treballs de molts humans en

A Sunday Times, Economist, Prospect and Financial Times Book of the Year** **SHORTLISTED FOR THE FT BUSINESS BOOK OF THE YEAR 2023** AI. SYNTHETIC BIOLOGY. QUANTUM COMPUTING. Everything is about to change. This is the only book you need to understand this new world. From the ultimate AI insider, Mustafa Suleyman, co-founder of DeepMind, part of Google. ''Fascinating, well-written, and important'' Yuval Noah Harari, author of Sapiens ''Deeply rewarding and consistently astonishing'' Stephen Fry ''An excellent guide for navigating unprecedented times'' Bill Gates Soon you will live surrounded by AIs. They will organise your life, operate your business, and run core government services. You will live in a world of DNA printers and quantum computers, engineered pathogens and autonomous weapons, robot assistants and abundant energy. None of us are prepared. As co-founder of the pioneering AI company DeepMind, part of Google, Mustafa Suleyman has been at the centre of this revolution. The coming decade, he argues, will be defined by this wave of powerful, fast-proliferating new technologies. In The Coming Wave, Suleyman shows how these forces will create immense prosperity but also threaten the nation-state, the foundation of global order. As our fragile governments sleepwalk into disaster, we face an existential dilemma: unprecedented harms on one side and the threat of overbearing surveillance on the other. Can we forge a narrow path between catastrophe and dystopia?

Los avances continuos en la visión artificial permiten resolver problemas de distinta índole, como pueden ser la conducción autónoma, el reconocimiento biométrico, la detección de defectos industriales o la interaccion entre humanos y robots.Este libro es una guia esencial para cualquier persona que desee comprender como las maquinas interpretan el mundo visual. De forma secuencial y con numerosos ejemplos practicos, se desglosan los conceptos basicos, las tecnologias de procesamiento de imagenes mas novedosas y las ultimas tendencias de programacion mediante aprendizaje automatico.En la primera parte del libro se realiza una introduccion a la vision artificial y se presentan los componentes basicos de los sistemas de vision. En la segunda parte se muestran las ultimas tendencias en procesamiento con Deep Learning a traves ejemplos en Tensorflow y Pytorch, de manera que el lector sea capaz de implementar y utilizar, desde modelos sencillos, hasta otros mas complejos como por ejemplo los modelos generativos mediante redes GAN o de difusion, entre otros. El libro presenta numerosos modelos incluyendo VAEs, U-Nets, YOLO, Mask R-CNN, etc., los componentes basicos de los sistemas de vision.

La extensión del uso la Inteligencia Artificial a un sinfín de actividades de nuestra vida diaria está suponiendo una nueva revolución tecnológica, económica y social. Tal revolución evidencia la necesidad de una regulacion legal en la que La Union Europea, la OCDE y un amplio numero de paises ya han avanzado.Con un lenguaje claro, didactico y sin tecnicismos este libro presenta un recorrido por los aspectos fundamentales de la Ley de la Inteligencia Artificial, dando a conocer la normativa ya vigente sobre la materia y la que en un futuro proximo entrara en vigor.Comienza con una introduccion a la IA y su creciente impacto en diferentes sectores, seguido por una explicacion detallada de los conceptos basicos legales y la aplicacion practica de la ley en el ambito de la propiedad intelectual, la privacidad, los recursos humanos o los derechos de los trabajadores, entre otros. Utilizando ejemplos practicos y casos reales, el libro ilustra como se aplican las leyes actuales de IA y desarrolla los desafios legales emergentes. Y lo mas importante, aborda de que forma podemos proteger nuestros derechos de un uso indebido o un mal funcionamiento de estas tecnologias y como podemos ejercer nuestros derechos para reparar el daño que se haya causado.

Si está listo para aventurarse más allá de los conceptos introductorios e indagar en el aprendizaje automático, en el aprendizaje profundo y en la inteligencia artificial (IA), el formato de preguntas y respuestas que presenta el libro El Machine Learning y la IA le facilitara mucho las cosas. Nacido de las cuestiones que a menudo se plantea el autor, Sebastian Raschka, este libro muestra un metodo directo y sin rodeos para acercarle a temas avanzados, que presenta de forma rapida y accesible. Cada capitulo es breve y autonomo, y aborda una cuestion fundamental de la IA, desvelandola con explicaciones claras, diagramas y ejercicios practicos. En esta lectura encontrara: CAPITULOS CONCISOS: Las preguntas clave de la IA se responden de forma sencilla y las ideas complejas se desglosan en piezas faciles de digerir. GAMA AMPLIA DE TEMAS: Raschka cubre temas que van desde la arquitectura de las redes neuronales y la evaluacion de los modelos hasta la vision informatica y el procesamiento del lenguaje natural. USOS PRACTICOS: Conocera tecnicas para mejorar el rendimiento de los modelos, afinar modelos grandes y mucho mas. Tambien aprendera a: ' Gestionar las distintas fuentes de aleatoriedad en la formacion de redes neuronales ' Diferenciar entre arquitecturas de codificador y decodificador en modelos de lenguaje grandes ' Reducir el sobreajuste con modificaciones de datos y modelos ' Construir intervalos de confianza para clasificadores y optimizar los modelos con datos etiquetados limitados ' Elegir entre paradigmas distintos de formacion multi-GPU y tipos diferentes de modelos de IA generativa ' Comprender las metricas de rendimiento para el procesamiento del lenguaje natural ' Dar sentido a los sesgos inductivos en los transformadores de vision Si busca el recurso perfecto para mejorar su comprension del aprendizaje automatico, El Machine Learning y la IA le ayudara a avanzar facilmente en este camino. ACERCA DEL AUTOR Sebastian Raschka, PhD, es un investigador de aprendizaje automatico y educador en inteligencia artificial de Lightning AI, entusiasta por hacer que la inteligencia artificial sea mas accesible. El Dr. Raschka, exprofesor asistente de estadistica en la Universidad de Wisconsin-Madison, donde se especializo en investigacion del aprendizaje automatico, es el autor de los libros Python Machine Learning y Machine Learning con PyTorch y Scikit-Learn, ambos publicados en español en Marcombo. Encontrara mas informacion sobre sus proyectos en: https://sebastianraschka.com.

Este libro expone aspectos fundamentales sobre Aprendizaje Profundo, un área en clara expansión conceptual y de aplicación tecnológica en el mundo de la Inteligencia Artificial en general y de los Sistemas Inteligentes, en particular, donde la Robotica, las Ciudades Inteligentes, los Vehiculos Autonomos o Internet de las Cosas son claros exponentes receptores de su aplicacion que, sin duda, contribuiran enormemente a los avances de futuro. El texto conjuga rigurosidad con claridad y exposicion didactica, util tanto para estudiantes e investigadores, en sus distintos niveles, como para ingenieros que ejercen su actividad profesional en diferentes ambitos, proporcionando la base suficiente para afrontar los retos que puedan surgir en cada momento y donde este tipo de aprendizaje ofrezca posibles soluciones.

Inteligencia Artificial para estudiantes de Ciencias es un manual de introducción a la inteligencia artificial (IA) dirigido a estudiantes de los últimos cursos de titulaciones científicas y a investigadores e investigadoras que deseen incorporar estas herramientas a su practica profesional. Esta obra parte de una conviccion clara: la IA solo resulta verdaderamente util en ciencia cuando se comprende con rigor matematico, sentido critico y conocimiento detallado del contexto experimental o teorico en el que se aplica. Con ese objetivo, el volumen desarrolla de manera progresiva los fundamentos conceptuales y matematicos del aprendizaje automatico, los principales metodos de machine learning clasico, las redes neuronales profundas y las arquitecturas clave que definen hoy la frontera del campo. Se abordan, entre otros temas, la generalizacion, la validacion cruzada, la regularizacion, la regresion, la clasificacion, la reduccion de dimensionalidad, los modelos generativos, los transformers, el aprendizaje por refuerzo y las redes informadas por principios cientificos. Uno de los rasgos distintivos del libro es su atencion al regimen de datos escasos caracteristico de buena parte de la ciencia experimental, asi como su insistencia en las buenas practicas de modelizacion, evaluacion e interpretabilidad. La exposicion combina teoria, intuicion disciplinar y ejemplos implementados en Python mediante scikit-learn y PyTorch, con un enfoque orientado a la comprension profunda mas que al uso superficial de librerias. Basado en varios años de experiencia docente en la Universidad Autonoma de Madrid, este texto aspira a servir como puente solido entre la formacion cientifica tradicional y las tecnicas de IA que estan redefiniendo el trabajo cientifico contemporaneo.

El manual esta estructurado en tres bloques: 1. Aspectos metodológicos recientes, como es el análisis y diseño de sistemas basados en conocimiento desde la perspectiva del modelado de conocimiento y utilizando CommonKads. 2. Aspectos centrales a la Ingenieria de Conocimiento, como es la adquisicion del mismo. 3. Aspectos relativos a la verificacion, validacion, usabilidad y utilidad de los sistemas basados en conocimiento, que miden de forma exhaustiva la calidad de ese software.