Libros Inteligencia artificial, página 4 de 23

El espíritu con el que se ha escrito este libro trata de contar, de forma sencilla, pero rigurosa y profunda, la disciplina de las Redes de Neuronas Artificiales. Es por eso que todos los capítulos teoricos del libro concluyen con ejemplos practicos sencillos, que ayudan en la comprension de los conceptos introducidos a lo largo del capitulo.

La creciente presencia de la inteligencia artificial (IA) en la sociedad es algo demasiado importante como para dejarlo solo en manos de ingenieros y filósofos, psicólogos y lingüistas, juristas y ne

¿Cuándo volverá a reunirse el grupo? Cuando el infierno se hiele. (Respuesta de The Eagles a un periodista en el momento de su separación) Lágrimas de cocodrilo fueron los más grandes, los mejores

Un libro que transforma en optimismo y oportunidad la inquietud por el futuro y las fronteras tecnológicas de la inteligencia artificialA finales del 2022, ChatGPT hizo que nuestro mundo entrase en ebullicion. Se sucedieron los mensajes apocalipticos de pensadores como Yuval Noah Harari o de eminencias en IA como Geoff Hinton, y sus avisos se convirtieron en titulares que dieron la vuelta al mundo. Muchos eruditos se sumaron a la protesta y alertaron sobre el fin de la democracia y del trabajo, pero nada de eso sucedio. La IA hoy nos resulta una tecnologia tan inquietante como inmediata. Asi, Esteve Almirall en este libro nos habla de la innovacion tecnologica como una oportunidad para pensar en un futuro prometedor desde un presente fascinante.

Prompting Práctico en Educación es una guía completa que explora cómo la Inteligencia Artificial generativa puede integrarse de manera efectiva en el ámbito educativo. A través de un enfoque práctico y accesible, el libro presenta como el uso adecuado de prompts permite optimizar la enseñanza, personalizar el aprendizaje y crear experiencias mas dinamicas y enriquecedoras para estudiantes de cualquier nivel.El contenido del libro abarca desde la automatizacion de tareas repetitivas, como la correccion y retroalimentacion, hasta la creacion de recursos educativos personalizados y la implementacion de entornos inmersivos que facilitan la comprension de conceptos complejos. Cada capitulo incluye ejemplos concretos que muestran como la IA puede resolver problemas cotidianos en el aula, ayudando a los docentes a mejorar la eficiencia y los resultados educativos.Diseñado para ser una herramienta util y directa, este manual conecta la innovacion tecnologica con las necesidades reales de la educacion actual. Aporta soluciones practicas para integrar la IA generativa en las dinamicas escolares, fomentando un enfoque moderno, eficiente y adaptativo en el proceso de enseñanza y aprendizaje.

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.

Marcus du Sautoy explora los últimos avances del aprendizaje automático a la vez que analiza las operaciones matemáticas que subyacen a nuestros procesos creativos. Mientras que la literatura más reciente al respecto se centra en el futuro del trabajo, Du

Esta obra es una guía completa para aprender a desarrollar videojuegos desde cero utilizando Unity y el lenguaje C#, integrando además conceptos fundamentales y avanzados de inteligencia artificial y programacion en red.A lo largo de sus capitulos, el lector aprendera a:- Instalar y configurar Unity- Diseñar personajes, animaciones, fisicas y HUD- Programar comportamientos inteligentes en NPCs mediante IA- Navegar entornos 3D y entrenar agentes con ML-Agents y PyTorch- Implementar multijugador con Mirror y Netcode- Sincronizar estados de juego y desplegar en dispositivos AndroidIncluye ejemplos detallados, scripts comentados y practicas guiadas para construir un proyecto funcional y escalable. Esta dirigido a estudiantes, desarrolladores y autodidactas que quieran dominar el desarrollo de videojuegos con IA y conectividad en red.

La inteligencia artificial se centra en la creación de sistemas capaces de ejecutar tareas que requieran algún tipo de inteligencia humana. Entrar en este campo sin conocimientos previos puede parecer muy complejo, pero con esta obra estamos convencidos que cualquier lector puede lograrlo sin demasiado esfuerzo.El objetivo de este libro es hacer que la IA sea accesible y facil de entender para personas con poca o ninguna experiencia en programacion. De forma progresiva los lectores obtendran el conocimiento que necesitan sobre como crear sistemas capaces de ejecutar tareas que requieren alguna forma de inteligencia similar a la humana, siempre acompañado de ejercicios practicos para facilitar el aprendizaje.A traves de ejemplos se comienza introduciendo al lector en la programacion con Python, asi como los conceptos claves en inteligencia artificial y se avanza de forma gradual hacia temas mas complejos como el aprendizaje profundo y el aprendizaje automatico, acompañando siempre la parte teorica con ejemplos practicos que facilitaran la asimilacion. Para finalizar, se abordan conceptos basicos de inteligencia artificial, como la clasificacion y la regresion para continuar con implementaciones de inteligencia artificial, lo que permitira a los lectores generar sus propios algoritmos de inteligencia artificial para el aprendizaje por refuerzo, los chatbots, la deteccion de rostros y reconocimiento facial, el procesamiento del habla y el lenguaje natural y el analisis de datos.Los contenidos estan adaptados al Curso de Especializacion de Ciberseguridad en Entornos de las Tecnologias de la Informacion.El libro contiene material adicional que podra descargar accediendo a la ficha del libro en www.ra-ma.es

Este texto está dirigido tanto a alumnos que siguen un Curso de especialización en Inteligencia Artificial y Big Data como a profesionales del sector. El libro comienza tratando la caracterización de los lenguajes de programacion en general con especial enfasis en los lenguajes para Inteligencia Artificial y los lenguajes de marcado. En cuanto a los lenguajes de programacion para IA se tienen en cuenta las bibliotecas y herramientas de apoyo y soporte, asi como las caracteristicas de rendimiento en ejecucion. Como lenguajes mas importantes para Inteligencia Artificial se desarrollan a nivel elemental el lenguaje R, el lenguaje Python, el lenguaje Java, el lenguaje Javascript, el lenguaje JSON y el lenguaje NodeJS. Asimismo, se analiza el desarrollo de aplicaciones de Inteligencia Artificial con plataformas y herramientas de modelado. Entre las plataformas de Inteligencia Artificial se describen Microsoft Azure, Microsoft Cortana, Amazon AWS, Amazon Alexa, Bixby, Google Assistant e IBM Watson. En cuanto a las herramientas de modelado se describen Azure Machine Learning, Knime, SPSS Modeler, Rapid Miner y Orange. Otros instrumentos importantes en programacion son las herramientas de generacion automatica de codigo para crear software con comportamiento inteligente como Genexus, Mendix y Lobe y que tambien se describen aqui. En cuanto al modelado con redes neuronales se tiene en cuenta el software Tensor Flow de Python como herramienta de programacion y el software IBM SPSS Modeler como herramienta visual para trabajar con redes neuronales en Inteligencia Artificial. Se presentan ejemplos de trabajo totalmente resueltos relativos a procedimientos automaticos de Analytics y modulos predefinidos de redes neuronales a traves de IBM SPSS Modeler. Estos procedimientos pertenecen a Visual Analytics, ya que la herramienta es totalmente visual y no necesita codigo de programacion. A continuacion, se aborda la convergencia tecnologica y sus ventajas e inconvenientes. Se estudia la conexion entre tecnologias de voz, sonido e imagenes y se presentan los sistemas de convergencia electronica mas importantes entre los que destacan Blockchain, Internet de las Cosas (IoT) y el Cloud Computing. Tambien se analiza la seguridad en la convergencia tecnologica. Finalmente se estudian los modelos de automatizacion industrial y de negocio. Se tiene en cuenta estrategias corporativas, modelos de negocio, gestion de activos y recursos y modelos de automatizacion.

El presente texto pretende ser una guía teórico-práctica sobre los aspectos aplicados de la representación computacional del conocimiento científico-técnico, tal como lo aborda la Inteligencia Artificial. Contiene un número significativo de problemas resueltos sobre: búsqueda heurística, lógica, reglas, redes asociativas y marcos, y sobre la integración de los métodos anteriores en un mismo formalismo. En todos los casos se ha procurado conectar con el mundo real, donde la representación del conocimiento es inseparable de su uso posterior en inferencia. (...)