Inteligencia Artificial: A Textbook

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Título original:

Artificial Intelligence: A Textbook

Contenido del libro:

Este libro de texto abarca el campo más amplio de la inteligencia artificial. Los capítulos de este libro de texto abarcan tres categorías: Métodos de razonamiento deductivo: Estos métodos parten de hipótesis predefinidas y razonan con ellas para llegar a conclusiones lógicamente sólidas.

Los métodos subyacentes incluyen métodos de búsqueda y métodos basados en la lógica. Estos métodos se tratan en los capítulos 1 a 5. Métodos de aprendizaje inductivo: Estos métodos parten de ejemplos y utilizan métodos estadísticos para llegar a hipótesis.

Algunos ejemplos son los modelos de regresión, las máquinas de vectores soporte, las redes neuronales, el aprendizaje por refuerzo, el aprendizaje no supervisado y los modelos gráficos probabilísticos. Estos métodos se tratan en los capítulos 6 a 11.

Integración del razonamiento y el aprendizaje: Los capítulos 11 y 12 tratan de las técnicas para integrar el razonamiento y el aprendizaje. Algunos ejemplos son el uso de grafos de conocimiento y la inteligencia artificial neuro-simbólica. Los destinatarios principales de este libro de texto son profesores y estudiantes de informática de nivel avanzado.

También es posible utilizar este libro de texto para los requisitos de matemáticas de un curso de licenciatura en ciencia de datos. Los profesionales que trabajan en este campo también pueden encontrar este libro de texto útil como referencia.