Libros Inteligencia artificial, página 5 de 22

Ignacio Blanco Alfonso • Juan Claudio de Ramón Jacob-Ernst • Ricardo García Vega • Ignacio Uriarte Ayala • Yago Fandiño Lousa • Esteban Romero Frias • Sandra Haro Márquez • Yolanda Román González • P

El objetivo fundamental de este texto es conseguir que el lector conozca las bases que fundamentan el desarrollo y uso de los llamados sistemas interactivos enseñanza/aprendizaje (EA). Entendiendo como tales a los sistemas que en el campo de la educacion utilizan fundamentalmente las tecnicas y los recursos provenientes del campo de la Inteligencia Artificial (IA).

Ir a los fundamentos, ya sean estos del lenguaje, de la realidad física o de la matemática, es la empresa típicamente filosófica, si en la palabra filosofía se escucha al menos lo que la voz griega decia: una cierta aspiracion a saber, que como es natural se ejerce pidiendole cuentas al mundo. Nuestro mundo tecnico en una dimension constitutiva es tambien el de la computacion y la maquina inteligente, y por ellos pregunta Antonio Benitez en estas paginas. Como obra de filosofo, este libro no demanda del lector conocimientos previos de programacion, sino tan solo coraje, el necesario cuando menos para adentrarse en un campo tan fascinante como dificil: la Inteligencia Artificial.El plan es ambicioso y se despliega a lo largo de tres tomos: Programacion en Scheme, Inteligencia Artificial Clasica e Inteligencia Artificial bioinspirada, con los que se busca cubrir todo el espectro tematico de la disciplina, desde su fundamentacion teorica poniendo especial cuidado en la explicitacion de las cuestiones y debates que estan a la base de los desarrollos teoricos y tecnicos hasta su devenir historico y sus perspectivas futuras.

En els darrers anys els robots han experimentat els avanços més espectaculars de la seua història, en especial en el camp de la comunicació. Gràcies, entre altres, a les aportacions del lingüista i e

El diseño de los modelos de inteligencia artificial se realiza a través de tres pilares esenciales: Aprendizaje Automático, Aprendizaje Profundo y Ciencia de Datos. Utilizando MATLAB, ingenieros y otros expertos han desplegado gran variedad de aplicaciones de aprendizaje automatico que generan automaticamente funcionalidades a partir de datos de entrenamiento y optimizan modelos de todo tipo. El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automatico basado en redes neuronales artificiales. El proceso de este aprendizaje se denomina profundo porque la estructura de estas redes consiste en tener multiples entradas, salidas y capas ocultas. Cada capa contiene unidades que transforman los datos de entrada en informacion y, de este modo, la capa siguiente puede utilizarla para una determinada tarea predictiva. De este modo, una maquina puede aprender a traves de su propio procesamiento de datos. MATLAB reduce significativamente el tiempo necesario para pre-procesar y etiquetar conjuntos de datos con aplicaciones especificas de dominio para datos de audio, video, imagen y texto. Sincroniza series temporales dispares, sustituye los valores atipicos por valores interpolados, agudiza las imagenes y filtra las señales con ruido. Utiliza aplicaciones interactivas para etiquetar, recortar e identificar caracteristicas importantes, y algoritmos integrados para automatizar el proceso de etiquetado. MATLAB cuenta con la herramienta Neural Network Toolbox (Deep Leraning Toolbox a p

La obra tiene como objetivos visibilizar y analizar los sesgos de género en la I.A., así como contribuir al desarrollo y aplicación de una I.A. inclusiva e igualitaria. Para ello, se desarrollan una

La visión artificial es una de las áreas de la ingeniería de sistemas que mayor interés ha adquirido en los últimos años, permitiendo resolver problemas tan diferentes como la conducción autónoma, el reconocimiento facial, la deteccion de defectos industriales o la nteraccion de robots con humanos. Por otro lado, los modelos de aprendizaje automatico, como las redes neuronales, son ampliamente utilizados en vision e inteligencia artificial.Este libro esta dirigido a estudiantes, investigadores y profesionales deseosos de profundizar en este apasionante campo. De forma practica se revisanalgunos conceptos basicos de vision artificial, asi como algunos algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado, todo ello acompañado de numerososmodelos que permiten resolver problemas actuales.Utilizando Python con Tensorflow o Pytorch, se explica como funcionan internamente y se entrenan distintos tipos de redes neuronales. De forma didactica, el libro guia al lector para que sea capaz de implementary utilizar modelos mas complejos, como los basados en redes siamesas, redes generativas antagonicas, redes recurrentes, redes de deteccion o segmentacion, e incluso modelos de atencion y modelos compuestos.Ademas, el lector podra descargar los codigos fuentes que se utilizan en el libro para facilitar el aprendizaje.

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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.

Objetivos - Identificar los fundamentos de la inteligencia artificial bajo cobertura de red 5G. - Realizar proyectos de inteligencia artificial y big data sobre tecnologías aplicables en entornos de cobertura 5G. Contenidos Conocimientos teoricos de la inteligencia artificial aplicables a entornos 5G Introduccion Elaboracion de un proyecto de inteligencia artificial y big data en entornos de cobertura 5G Sistemas de aprendizaje automatico y manuales Chatbots, hologramas y robots Redes neuronales y sistemas expertos Gestion de bases de inteligencia Integracion en plataformas de terceros, paginas web y redes sociales Resumen

Este libro es el resultado de la I Jornada sobre Visión Artificial y Biometría celebrada en diciembre de 2003 y organizada por el Grupo de Algorítmica para la Visión Artificial y la Biometría (GAVAB) del Departamento de Informática, Estadística y Telemática de la Universidad Rey Juan Carlos. En ellas, se exponen diferentes trabajos de investigación en los que los miembros del citado grupo actualmente basan sus esfuerzos profesionales. La Visión Artificial o Visión por Computador es un área multidisciplinar que pretende, en cierta medida, reproducir artificialmente el sentido de la vista mediante el procesamiento e interpretación de imágenes, captadas con distintos tipos de sensores (fundamentalmente, cámaras), y utilizando para ello las prestaciones de los ordenadores. La Biometría Informática persigue la aplicación de diversas técnicas matemáticas, estadísticas y de Inteligencia Artificial a la autentificación e identificación automática de personas principalmente en sistemas de seguridad informática.

Impacto de la inteligencia artificial en la teoría y la práctica jurídica La creciente aplicación de la inteligencia artificial y otras tecnologías asociadas —como el big data y el blockchain— para

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.

Analiza cómo la inteligencia artificial y la robótica están redefiniendo el envejecimiento y la discapacidad, ofreciendo oportunidades para un cuidado atento y humano.

Aquest treball recull l'experiència d un grup multidisciplinari que va organitzar la comunitat Iubilo de la Universitat Rovira i Virgili i va competir a l'edició 2024 de la Lliga de Debat Sènior de l

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La revolució digital està transformant el nostre entorn. La intel·ligència artificial ja supera la capacitat de les persones en moltes tasques, però continua sense poder aplicar empatia, intuïció ni

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