Libros Inteligencia artificial, página 6 de 23

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.

Mirada introductoria y divulgativa a la emergencia de las IA generativas (de saber y creación, y también de militarización y reconfiguración del trabajo y de la vida)El debate actual parece considerar la inteligencia artificial generativa de manera polarizada: una vision de corte neoliberal que ve en la IA una herramienta prodigiosa de empoderamiento individual util para aumentar la competitividad y una vision que identifica en ella un refuerzo de lo que ya existe, una especie de actualizacion del aparato sociotecnico dominante, destinado a agudizar aun mas las desigualdades y las formas de explotacion.Desmitificar y plantear las preguntas adecuadas son los dos objetivos de esta critica sistematica y multidisciplinar de ChatGPT y de las multiples (y propietarias) herramientas de inteligencia artificial que han irrumpido con fuerza en nuestras vidas. Y si, por un lado, es necesario desmontar las narrativas tecnoentusiastas que prometen un futuro radiante, por otro, parece crucial estimular una reflexion mas lucida sobre el tipo de mundo que estamos construyendo cuando consentimos, sin hacernos demasiadas preguntas, la revolucion tecnologica en curso.

Esta es una obra completa sobre los temas más importantes de la Inteligencia artificial que se emplean en ingeniería; está dirigida a profesores, alumnos y profesionistas de las diversas ramas de la tecnologia, que busquen entender y aplicar los conocimientos avanzados de inteligencia artificial en su area de accion correspondiente de una manera sencilla y amigable. Presenta graficas, ilustraciones y numerosos ejemplos desarrollados en MATLAB , que permiten una mejor comprension de lo expuesto. *Aprenda: La teoria que sustenta a la logica difusa, redes neurales, sistemas neuro-difusos, algoritmos geneticos. La aplicacion de la IA para el desarrollo de sistemas expertos, procesamiento del lenguaje natural, reconocimiento de modelos, aprendizaje de las maquinas, incertidumbre y logica difusa, robotica, automatizacion y control. *Conozca: Como adecuar la solucion de diferentes problemas en problemas de ingenieria. Como emplear MATLAB y Simulink. para elaborar el diseño del sistema de IA. *Desarrolle sus habilidades y capacidades para: Solucionar problemas de ingenieria mediante el uso de los metodos de la IA. Proponer y validar las mejores alternativas de solucion. En la Web de la editorial encontrara archivos para descargar con todas las aplicaciones desarrolladas en el libro para las herramientas MATLAB y Simulink.

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

Este libro es una invitación a adentrarse en el fascinante mundo del Procesamiento del Lenguaje Natural, una disciplina que enseña a las máquinas a comprender y generar nuestro idioma. Sus aplicaciones estan presentes en casi todos los ambitos de la vida moderna, y han transformado la forma en que trabajamos, aprendemos y nos comunicamos. Pensado para cualquier persona curiosa, el libro explica de forma clara y sencilla los conceptos fundamentales, sin renunciar al rigor necesario para seguir aprendiendo y profundizando en la disciplina. El conocimiento de estos avances es necesario para comprender como esta disciplina esta transformando hoy dia a nuestra sociedad y los futuros retos que se plantean.

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.

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.

La inteligencia artificial ya forma parte de nuestra vida cotidiana, y de la de nuestros menores: nos ayuda a buscar información, a jugar, a aprender y hasta a conversar. Pero, ¿sabemos realmente cómo funciona y que riesgos puede esconder si no la usamos de manera adecuada? Tras el exito del libro cuentos de ciberseguridad, este libro de cuentos invita a padres e hijos a entrar en un mundo de aventuras donde los protagonistas descubren, de manera sencilla y entretenida, como identificar situaciones de riesgo, gestionarlas, proteger su informacion y tomar decisiones responsables frente a la tecnologia, en particular la Inteligencia Artificial. A traves de fabulas cortas, pero precisas y llenas de imaginacion, los niños aprenderan valores como la prudencia, la confianza bien entendida y el sentido critico, mientras que los adultos encontraran herramientas para acompañarles en su camino digital. Francisco Perez Bes es uno de los juristas españoles mas reconocidos en el ambito del derecho digital, en particular en el campo de la ciberseguridad y la inteligencia artificial. En febrero de 2025 fue nombrado Adjunto de la Agencia Española de Proteccion de Datos. De 2014 a 2020 ocupo el puesto de Secretario General del Instituto Nacional de Ciberseguridad de España (Incibe).

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.

En un mundo donde la información es un recurso clave, DeepSeek emerge como una alternativa revolucionaria y GRATUITA frente a soluciones de inteligencia artificial como ChatGPT, ofreciendo un modelo de busqueda y generacion de conocimiento accesible, preciso y altamente optimizado. Este libro explora en detalle como DeepSeek esta redefiniendo la manera en que los usuarios acceden, interpretan y procesan la informacion en un entorno digital en constante evolucion.El lector descubrira los fundamentos de DeepSeek, su evolucion tecnologica, su capacidad de procesamiento del lenguaje natural y sus multiples aplicaciones en la educacion, el ambito empresarial, la investigacion y la vida cotidiana. Con un enfoque practico y accesible, esta obra desglosa los mecanismos que permiten a DeepSeek no solo buscar informacion, sino tambien analizar, filtrar datos no confiables y proporcionar respuestas estructuradas y contextualizadas.¿Por que DeepSeek es la competencia gratuita de ChatGPT?A diferencia de las soluciones de pago de IA, DeepSeek ofrece un acceso abierto y sin coste a un motor de inteligencia artificial altamente avanzado, permitiendo a usuarios individuales, empresas y desarrolladores integrar esta tecnologia sin restricciones economicas. Este libro no solo explica el funcionamiento tecnico de DeepSeek, sino que tambien ofrece casos practicos, estrategias de optimizacion y un analisis del impacto social y etico de la IA en la gestion del conocimiento. Ademas, explora como esta tecnologia esta cerrando la brecha digital y proporcionando acceso equitativo a informacion confiable en todo el mundo.En definitiva, esta obra es la guia indispensable para comprender y dominar una de las alternativas mas innovadoras y accesibles en la era de la inteligencia artificial.

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

sobre la irrupción de la Inteligencia Artificial en nuestras vidas donde analiza los impactos económicos, sociales y políticos que tiene el desarrollo de estas tecnologías, ahondando en asuntos como las perspectivas del Metaverso, el negativo balance climatico de la digitalizacion y los peligros de la burbuja financiera creada en torno a las Criptomonedas, asi? como las desigualdades sociales provocadas por la brecha digital. Estas circunstancias, junto al anonimato que tolera Internet, han convertido las Redes Sociales en verdaderas cloacas donde crecen las adicciones malsanas, el acoso y la pornografia, con los niños y adolescentes como victimas principales. Roberto Velasco aborda la Inteligencia Artificial en un contexto amplio, en el que, desde el desarrollo de las tecnologias de la informacion, analiza los impactos economicos, sociales, empresariales y politicos de Internet, las redes sociales, el Metaverso, WhatsApp o los potenciales de la mas reciente Inteligencia Artificial.

Los modelos de inteligencia artificial generativa (IAG) y de lenguajes de inteligencia artificial son cada vez más conocidos por sus incomparables capacidades. Este volumen ofrece información sobre el funcionamiento interno de los LLM o grandes modelos de lenguaje y una guia para la creacion de modelos de lenguaje propios. Comienza con una introduccion al campo de la IAG que le permitira comprender como se entrenan estos modelos para generar nuevos datos.Tendra ademas la oportunidad de explorar casos practicos en los que ChatGPT ha logrado mejorar la productividad y fomentar la creatividad. Aprendera como sacar el maximo partido de sus interacciones con ChatGPT enriqueciendo el diseño de prompts y aprovechando las capacidades de aprendizaje zero-shot, one-shot y few-shot. Los casos practicos estan agrupados por los ambitos de tecnicos de marketing, investigadores y desarrolladores o cientificos de datos, lo que le permitira aplicar rapidamente a sus propios retos lo aprendido en este libro.Tambien descubrira situaciones producidas en empresas utilizando en su beneficio las API de modelos de OpenAI disponibles en la infraestructura de Azure, tanto modelos generativos (como GPT-3) como modelos integrados. En cada situacion dispondra de una implementacion integral con Python, utilizando Streamlit como parte visible y LangChain para facilitar la integracion de los modelos en sus aplicaciones.Cuando llegue al final de este libro, habra obtenido el conocimiento necesario para manejarse perfectamente en el campo de la IAG y empezar a utilizar las API de los modelos de ChatGPT y OpenAI en sus propios proyectos.

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 inteligencia artificial es hoy la herramienta esencial para afrontar la explosión de datos, la interconexión global y la creciente complejidad de los sistemas modernos. Dentro de ella, la inteligencia computacional ocupa un lugar fundamental, al aportar enfoques inspirados en la naturaleza y en procesos adaptativos que permiten resolver problemas inciertos, dinamicos y de alta complejidad.Este libro reune, en un solo volumen, cuatro pilares de la inteligencia computacional moderna: logica difusa, redes neuronales, algoritmos metaheuristicos y tecnicas de agrupamiento. Con un enfoque practico y accesible, los autores muestran como estas tecnicas no solo funcionan de manera individual, sino como se potencian entre si para dar respuesta a problemas reales con mayor eficacia.Cada capitulo combina fundamentos teoricos con ejemplos en Python, facilitando al lector pasar de la comprension conceptual a la aplicacion practica inmediata.El e-book de esta obra es accesible y cumple con la norma WCAG 2.2 nivel AAA.

¿Qué ofrece hoy la IA? ¿Cuáles son sus retos más inmediatos? ¿Existen ya los seres artificiales capaces de sentir emociones? ¿Está cerca la Singularidad, es decir, el momento en que los robots sean mas inteligentes que los seres humanos? ¿Siguen vigentes las leyes de la robotica de Asimov? Margaret A. Boden, una de las autoridades mundiales en este campo nos presenta aqui un completo y accesible ?estado de la cuestion? sobre la historia de la computacion y las preguntas filosoficas que suscita.

Este libro tiene como objetivo acercar al lector, de una manera teórica y práctica, a la Inteligencia Artificial moderna usando modelos neuronales artificiales profundos que constituyen la base actual de esta tecnologia. Esta obra, dirigida a estudiantes y profesionales, nos brinda informacion clara y concisa sobre la IA en la que se abordan desde el concepto de neurona artificial planteado en 1943 hasta las ultimas aplicaciones de Modelos Generativos y Aprendizaje Reforzado. Se tratan aplicaciones practicas en el campo de bioseñales, reconocimiento de imagenes, series temporales y sistemas de IA que dirigen videojuegos, entre muchas otras cosas. Cada capitulo contiene una parte de teoria e incluye actividades y ejemplos practicos con el proposito de facilitar la asimilacion de los conocimientos tratados. Esta escrito con lenguaje claro y didactico por lo que es muy adecuado para impartir cursos sobre sistemas de IA o bien de Modelos Neuronales. Ademas, el libro se acompaña de un repositorio de codigo con todas las practicas resueltas y listas para ejecutarse en entornos como Google Colab. El libro contiene material adicional que podra descargar accediendo a la ficha del libro en www.ra-ma.es.

¿Conoces la regulación europea sobre IA? ¿Trabajas con IA y estás empezando a implementar principios éticos? ¿Tomas decisiones de negocio con IA y entiendes sus implicaciones éticas? ¿Desarrollas IA y quieres entender los conceptos fundamentales de etica? Este es tu libro.El uso de aplicaciones y sistemas de inteligencia artificial (IA) se extiende a todos los sectores y actividades. Por ello se hace necesario comprender los conceptos fundamentales y los nuevos retos con relacion a la dimension etica de la IA.En este manual, partiendo de una introduccion al contexto actual, se presentan los principios generales propuestos por diferentes organismos internacionales, y se propone una etica de inteligencia artificial, en la que se abordan, de una manera resumida y practica, cuatro principios fundamentales: responsabilidad, privacidad, equidad y explicabilidad. El texto persigue ofrecer al lector un manual de comprension y consulta con ejemplos, herramientas y referencias.El libro esta dirigido tanto a estudiantes de grado y posgrado como a profesionales de areas relacionadas con la IA, con perfiles tecnicos y no tecnicos, que aborden proyectos relacionados con ingenieria informatica, ciencia de datos, analitica de datos, machine learning, transformacion digital, desarrollo de aplicaciones y algoritmos o marketing digital. En definitiva, todas las areas de negocio en las que esta presente actualmente la IA.La etica es una dimension ineludible a cualquier actividad profesional, y este manual pretende dotar de los conocimientos y capacidades de comprension necesarias para las personas que en su dia a dia trabajan con inteligencia artificial.

A Wall Street Journal Bestseller'IT SHOULD BE READ BY ANYONE TRYING TO MAKE SENSE OF GEOPOLITICS TODAY' FINANCIAL TIMESThree of our most accomplished and deep thinkers come together to explore Artificial Intelligence (AI) and the way it is transforming human society - and what it means for us all. An AI learned to win chess by making moves human grand masters had never conceived. Another AI discovered a new antibiotic by analysing molecular properties human scientists did not understand. Now, AI-powered jets are defeating experienced human pilots in simulated dogfights. AI is coming online in searching, streaming, medicine, education, and many other fields and, in so doing, transforming how humans are experiencing reality. In The Age of AI, three leading thinkers have come together to consider how AI will change our relationships with knowledge, politics, and the societies in which we live. The Age of AI is an essential roadmap to our present and our future, an era unlike any that has come before.