Libros Inteligencia artificial, página 5 de 23

Este libro está pensado como texto básico para dos grupos distintos de alumnos de la Escuela Universitaria de Informática de la U.N.E.D.: los que cursan la asignatura de Introducción a la Inteligencia Artificial, de segundo curso de Informatica de Sistemas y los alumnos que estudien alguna de las asignaturas optativas del tercer curso en la linea tematica de Inteligencia Artificial (I.A.). Es decir, alguna de las asignaturas de Sistemas Basados en Conocimientos (I y II), Razonamiento y Aprendizaje, Programacion Orientada a la Inteligencia Artificial y/o Percepcion y Control Basados en el Conocimiento. Para estos posibles lectores de ambitos general y para nuestros alumnos de la U.N.E.D., queremos resaltar el caracter distintivo de nuestro proposito a la hora de seleccionar los contenidos y los puntos de vista que aqui se manifiestan. Este caracter viene determinado por el enfasis en la metodologia y por la vision integradora entre las perspectivas Simbolica y Conexionista de la Inteligencia Artificial.

Desde mEDium hemos pedido a la Inteligencia Artificial: «escribe un artículo editorial, con citas literarias, sobre el terremoto de valores ante una nueva época. Después del Covid, la guerra, la cris

El libro describe los métodos y aplicaciones principales de la simulación, entendida como la experimentación con un modelo informático de un sistema de interés, dirigida a mejorar el comportamiento del mismo. Numerosos ejemplos y ejercicios ilustran los desarrollos. Se incluye ademas un apendice con los principales resultados sobre probabilidades.

Web mining aims to discover useful information and knowledge from Web hyperlinks, page contents, and usage data. Although Web mining uses many conventional data mining techniques, it is not purely an application of traditional data mining due to the semi-structured and unstructured nature of the Web data. The field has also developed many of its own algorithms and techniques.Liu has written a comprehensive text on Web mining, which consists of two parts. The first part covers the data mining and machine learning foundations, where all the essential concepts and algorithms of data mining and machine learning are presented. The second part covers the key topics of Web mining, where Web crawling, search, social network analysis, structured data extraction, information integration, opinion mining and sentiment analysis, Web usage mining, query log mining, computational advertising, and recommender systems are all treated both in breadth and in depth. His book thus brings all the related concepts and algorithms together to form an authoritative and coherent text.The book offers a rich blend of theory and practice. It is suitable for students, researchers and practitioners interested in Web mining and data mining both as a learning text and as a reference book. Professors can readily use it for classes on data mining, Web mining, and text mining. Additional teaching materials such as lecture slides, datasets, and implemented algorithms are available online.

Esta obra, enmarcada dentro del Proyecto Natural de Jaén, aborda desde una perspectiva divulgativa el campo científico que fusiona la informática, la tecnología y las matemáticas alrededor de la inteligencia artificial. Se parte de los datos historicos relativos a la formalizacion del razonamiento humano y su traslacion a las maquinas. Ante la pregunta crucial sobre si pueden pensar las maquinas, el libro trata los logros conseguidos en este ambito al tiempo que estudia la inspiracion en la naturaleza para construir sistemas informaticos inteligentes que dan paso a la inteligencia computacional o soft computing, y las utilidades en el analisis inteligente de datos concretadas en el big data, asi como su aplicacion empresarial de la analitica de negocio.

Master advanced techniques and algorithms for deep learning with PyTorch using real-world examplesKey FeaturesUnderstand how to use PyTorch 1.x to build advanced neural network modelsLearn to perform a wide range of tasks by implementing deep learning algorithms and techniquesGain expertise in domains such as computer vision, NLP, Deep RL, Explainable AI, and much moreBook DescriptionDeep learning is driving the AI revolution, and PyTorch is making it easier than ever before for anyone to build deep learning applications. This PyTorch book will help you uncover expert techniques to get the most out of your data and build complex neural network models.The book starts with a quick overview of PyTorch and explores using convolutional neural network (CNN) architectures for image classification. You'll then work with recurrent neural network (RNN) architectures and transformers for sentiment analysis. As you advance, you'll apply deep learning across different domains, such as music, text, and image generation using generative models and explore the world of generative adversarial networks (GANs). You'll not only build and train your own deep reinforcement learning models in PyTorch but also deploy PyTorch models to production using expert tips and techniques. Finally, you'll get to grips with training large models efficiently in a distributed manner, searching neural architectures effectively with AutoML, and rapidly prototyping models using PyTorch and fast.ai.By the end of this PyTorch book, you'll be able to perform complex deep learning tasks using PyTorch to build smart artificial intelligence models.

Imagina un mundo sin imprenta, sin coches, sin teléfonos móviles... ¿Cuesta pensarlo, verdad? Pero si algo tienen en común estas revoluciones es que las tres trajeron consigo un fuerte cambio de mentalidad, sacudiendo los cimientos de la sociedad del mome

The future is now. Acclaimed technologist and inventor Amir Husain explains how we can live amidst the coming age of sentient machines and artificial intelligenceand not only survive, but thrive.Artificial machine intelligence is playing an ever-greater role in our society. We are already using cruise control in our cars, automatic checkout at the drugstore, and are unable to live without our smartphones. The discussion around AI is polarized; people think either machines will solve all problems for everyone, or they will lead us down a dark, dystopian path into total human irrelevance. Regardless of what you believe, the idea that we might bring forth intelligent creation can be intrinsically frightening. But what if our greatest role as humans so far is that of creators?

El objetivo de este libro es que el lector aprenda a crear algoritmos para extraer conocimiento de los datos mediante la aplicación de técnicas automáticas.

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

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.

Examine the latest technological advancements in building a scalable machine-learning model with big data using R. This second edition shows you how to work with a machine-learning algorithm and use it to build a ML model from raw data. You will see how to use R programming with TensorFlow, thus avoiding the effort of learning Python if you are only comfortable with R.As in the first edition, the authors have kept the fine balance of theory and application of machine learning through various real-world use-cases which gives you a comprehensive collection of topics in machine learning. New chapters in this edition cover time series models and deep learning.

In this sequel to his prescient New York Times bestseller Rise of the Robots, Martin Ford presents us with a striking vision of the very near future. He argues that AI is a uniquely powerful technology, a kind of "electricity of intelligence" that is altering every dimension of human life, often for the better with advanced science being done by machines who can solve problems humans can not. AI has the potential to help us fight climate change or the next pandemic, but it also has a capacity for profound harm.Deep fakes-AI-generated audio or video of events that never happened-are poised to cause havoc throughout society. AI empowers authoritarian regimes like China with unprecedented mechanisms for social control. And AI can be deeply biased, learning bigoted attitudes from the data used to train algorithms and perpetuating them.Hard-hitting and thought-provoking, covering everything from self-driving cars to the history of deep learning to apps for diagnosing skin cancer, Rule of the Robots challenges our fears and preconceptions about artificial intelligence. Ford argues that AI is here to stay and the real question is not how to stop it, but how to control its negative potential and harness its power for good as AI transforms our economy, our politics, and our lives.

In this sequel to his prescient New York Times bestseller Rise of the Robots, Martin Ford presents us with a striking vision of the very near future. He argues that AI is a uniquely powerful technology, a kind of "electricity of intelligence" that is altering every dimension of human life, often for the better with advanced science being done by machines who can solve problems humans can not. AI has the potential to help us fight climate change or the next pandemic, but it also has a capacity for profound harm.Deep fakes-AI-generated audio or video of events that never happened-are poised to cause havoc throughout society. AI empowers authoritarian regimes like China with unprecedented mechanisms for social control. And AI can be deeply biased, learning bigoted attitudes from the data used to train algorithms and perpetuating them.

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

El galardonado autor Clifford A. Pickover nos ofrece una historia de la inteligencia artificial o IA, hoy día uno de los tópicos más candentes e interesantes de la ciencia. Partiendo de hace más de 1000 años con la invencion de juegos antiguos, Pickover enlaza con maestria los hitos culturales y tecnicos que nos trajeron a este momento del desarrollo de la IA. De los primeros automatas a la amenaza que supondria para la humanidad una IA fuera de control, Inteligencia artificial nos cuenta con palabras e imagenes como estamos creando inteligencias que amplifican y sobrepasan la nuestra