Libros Inteligencia artificial, página 4 de 23

La Simulación consiste en construir modelos informáticos que describen la parte esencial del comportamiento de un sistema de interés, así como en diseñar y realizar experimentos con tales modelos con el fin de extraer conclusiones de sus resultados para apoyar la toma de decisiones. Típicamente, se utiliza en el análisis de sistemas tan complejos que no es posible su tratamiento analítico o mediante análisis numérico. La Simulación es hoy una metodología de experimentación fundamental en campos tan diversos como la Economía, la Estadística, la Informática, la Ingeniería Química, la Ecología y la Física, con enormes aplicaciones industriales y comerciales, que van desde los sistemas de manufacturación a los simuladores de vuelo, pasando por los juegos de ordenador, la predicción bursátil y la predicción meteorológica. De forma amena y rigurosa, esta segunda edición del libro describe los principales métodos y aplicaciones de la Simulación. Tras introducir las ideas básicas sobre generación de números aleatorios, se revisan los principales métodos de generación de variables aleatorias, con énfasis especial en los métodos de cadenas de Markov, como el muestreador de Gibbs. Se estudian después las principales aplicaciones de la Simulación: se comienza por la simulación de sucesos discretos, junto con una introducción a los lenguajes de simulación; se revisan después los principales métodos de optimización global basados en simulación, como el recocido simulado, los algoritmos genéticos o la búsqueda tabú; y por último, se describe un grupo misceláneo de aplicaciones que incluyen la integración Montecarlo, el bootstrap, el razonamiento probabilístico en sistemas expertos y el análisis de redes neuronales. A continuación, se estudian los métodos de análisis de resultados de la simulación, las técnicas de reducción de la varianza y la pl

Este libro sobre Inteligencia Artificial se dirige principalmente a desarrolladores y no requiere profundos conocimientos en matemáticas. A lo largo de los distintos capítulos la autora presenta las principales tecnicas de Inteligencia Artificial y, para cada una de ellas, su inspiracion, biologica, fisica o incluso matematica, asi como los distintos conceptos y principios (sin entrar en detalles matematicos), con ejemplos y graficos para cada uno de ellos. Los dominios de aplicacion se ilustran mediante aplicaciones reales y actuales. Cada capitulo contiene un ejemplo de implementacion generico, que se completa con una aplicacion practica, desarrollada en C#. Estos ejemplos de codigo genericos son facilmente adaptables a numerosas aplicaciones en C#, bien sea en aplicaciones .NET clasicas, para ASP.NET, o incluso aplicaciones Windows (versiones 8 y 10). Las tecnicas de Inteligencia Artificial descritas son:- Los sistemas expertos, que permiten aplicar reglas para tomar decisiones o descubrir nuevos conocimientos.- La logica difusa, que permite controlar sistemas informaticos o mecanicos de manera mucho mas flexible que con los programas tradicionales.- Los algoritmos de busqueda de rutas, entre ellos el algoritmo A*, utilizado con frecuencia en videojuegos para encontrar los mejores caminos.- Los algoritmos geneticos, que utilizan la potencia de la evolucion para aportar soluciones a problemas complejos.- Los principales metaheuristicos, entre ellos la busqueda tabu, que permite encontrar las mejores soluciones a problemas de optimizacion, con o sin restricciones.- Los sistemas multi-agentes, que simulan elementos muy simples o que permiten conseguir comportamientos emergentes a partir de varios agentes muy sencillos. Las redes neuronales (o deep learning), capaces de descubrir y reconocer modelos en series historicas, en imagenes o incluso en conjuntos de datos.Para ayudar al lector a pasar de la teoria a la practica, la autora proporciona para su descarga en el sitio web www.ediciones-eni.com siete proyectos de Visual Studio 2017 (uno por cada tecnica de Inteligencia Artificial que se aborda en el libro), desarrollados en C#. Cada proyecto contiene una PCL para la parte generica y una aplicacion (en modo consola o WPF, segun los capitulos) para la parte especifica a la aplicacion propuesta.El libro termina con una bibliografia, que permite al lector encontrar mas informacion acerca de las diferentes tecnicas, una webgrafia que enumera algunos articulos que presentan aplicaciones reales, un anexo y un indice.

La inteligencia artificial es un asunto omnipresente en la vida de todos los ciudadanos y en los medios de comunicación. Deslumbra a las personas que la ven como una tecnología inescrutable y solo al alcance de unos pocos iniciados, pero este libro muestra que no es asi. Cualquier persona con el suficiente interes y sin necesidad de formacion tecnica puede alcanzar un nivel considerable de entendimiento de la inteligencia artificial. Los conceptos que la soportan son muy pocos y sencillos. En el libro no se muestra ni una sola linea de codigo de programacion ni formulas matematicas. Se analizan casos practicos, todos surgidos de la curiosidad del autor, tanto por entender la inteligencia artificial como por el problema a resolver. Las herramientas aparecen como la solucion a problemas concretos, a diferencia de lo que es habitual en la literatura, donde aparecen como nacidas por generacion espontanea. En el libro encontrara multitud de graficos y tablas, porque la inteligencia artificial es una herramienta numerica, y aunque a veces los resultados parezcan que no los son, siempre se llega a ellos realizando calculos.

Igual que pasó con el ajedrez, ¿llegará el día en que una máquina supere a un escritor humano? ¿Qué papel va a jugar la inteligencia artificial en el desarrollo de la literatura en los próximos años? ¿Como se sentiria un escritor al ver que ha sido reemplazado por una maquina y que su trabajo ya no es necesario? ¿Surgira como profesion la de experto en el manejo de la IA para la creacion literaria? ¿Hasta que punto las obras de este serian suyas? ¿Donde quedan los derechos de autor en el contexto de la inteligencia artificial?¿Que calidad literaria tienen los textos producidos ahora mismo por la IA? ¿Son comparables a los escritos por personas? ¿Ganara alguna vez una IA el premio Nobel? ¿Como afectara la IA a la riqueza y precision del lenguaje y, por tanto, a su potencial literario?De manera amena y divulgativa, este libro trata de responder algunas de estas preguntas o, al menos, de plantear un interesante debate al respecto, a traves de ejemplos y contribuciones de expertos en la materia y de reconocidos escritores.Incluye textos de Paula Martinez Gallardo, psicologa; Mercedes Moran Ruiz, abogada en el Centro Español de Derechos Reprograficos (CEDRO); Maria Angeles Naval, catedratica de Literatura Española en el Departamento de Linguistica y Literaturas Hispanicas de la Un

¿Qué impacto tendrá la IA en la educación y comunicación? El libro Comprender la Inteligencia Artificial: Hermenéutica, herramientas y experimentalidad de la IA en la Educación y Comunicación, aborda los principales aspectos que mejor definen la esencia y

SHORTLISTED FOR THE WOMEN'S PRIZE FOR NON-FICTION 2024What does it mean to be human in a world that is rapidly changing with the development of artificial intelligence?'Highly readable and deeply important' The Guardian'Exposes the hidden consequences of our existing AI technologies' The TimesThrough the voices of ordinary people in places far removed from Silicon Valley, Code Dependent explores the impact of a set of powerful, flawed, and often exploitative technologies on individuals, communities, and our wider society. Madhumita Murgia, AI Editor at the FT, exposes how AI can strip away our collective and individual sense of agency and shatter our illusion of free will.

Transform your organizations approach to AI with tested frameworks from global leaders AI and Innovation: How to Transform Your Business and Outpace the Competition with Generative AI is an expert blueprint on shaping and scaling the AI ecosystem of the future, revealing frameworks already tested and implemented at leading companies including Siemens, GE, and Microsoft. This book contains insight, use cases, tools, and templates to help readers build a brighter future for their organizations based on a fusion of disciplines, new concepts, and foresight thinking. Written by two transformational business leaders, this AI and Innovation shows readers how to create the future of the innovation engine by connecting the dots between technology, change, and business success. The authors discuss topics including: Understanding the core concepts behind AI, including why it matters and what it actually is Generating a roadmap of change, then applying concrete tools and methods to kick-start and anticipate transformational change Transforming the ways of working, collaborating, and realizing new market opportunities Preparing for the future as AI and related technologies continue to progress at a breathtaking pace AI and Innovation is a timely, essential read for business leaders, innovation and strategy managers, and executives seeking state-of-the-art guidance on AI and proven best practices for implementation.

This book addresses the topic of HR analytics focusing especially on demystifying analytics for HR managers from both statistical and computing points of view It presents the evolution and the importance of people analytics in today s workforce management and highlights the motivation for studying business analytics shows the different levels of analytic maturity and discusses real world success stories of business analytics in action through case studies The volume provides the readers with a step by step guide to analyze HR data and interpret the results for strategy formulation Each chapter of the book includes a vignette data driven exercises and real world case studies The authors also introduce the readers to data visualization software Microsoft Power BI as well as elaborates on how to use Tableau Desktop This book would be useful to the students of human resource management organizational behaviour applied psychology social work and sociology It would also serve as very good handbook for practicing business executives helping them to implement data analytics for effective decision making in all kinds of business situations around the world

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Actualmente se espera que la inteligencia artificial y la robótica tengan mucho más impacto que las tecnologías innovadoras anteriores como, por ejemplo: la mecanización de la agricultura, las máquinas de vapor, la electricidad, la medicina moderna, las computadoras, Internet y los moviles. Pero debemos ser conscientes de que el potencial transformador de los sistemas inteligentes esta limitado por sus problemas mas dificiles que todavia estan por resolver. El objetivo final de este texto que tiene ante si el lector, tan solo pretende analizar la siguiente frase los seres humanos pretendemos crear sistemas artificiales con inteligencia parecida a la humana. En el capitulo final del texto, denominado Inconclusion, dare mi opinion. Pero antes leamos so ...

LA COMPUTARIZACION DEL DERECHO A PARTIR DEL PROCESO Y DE LO es un libro del autor JULIA PIJOAN, MIQUEL editado por DYKINSON EDITORIAL. LA COMPUTARIZACION DEL DERECHO A PARTIR DEL PROCESO Y DE LO tiene un ci¿digo EAN 9788410702325, de la coleccii¿n ETICA, JUSTICIA Y PROCESO.

DEEP LEARNING A concise and practical exploration of key topics and applications in data science In Deep Learning: From Big Data to Artificial Intelligence with R, expert researcher Dr. Stephane Tuffery delivers an insightful discussion of the applications of deep learning and big data that focuses on practical instructions on various software tools and deep learning methods relying on three major libraries: MXNet, PyTorch, and Keras-TensorFlow. In the book, numerous, up-to-date examples are combined with key topics relevant to modern data scientists, including processing optimization, neural network applications, natural language processing, and image recognition. This is a thoroughly revised and updated edition of a book originally released in French, with new examples and methods included throughout. Classroom-tested and intuitively organized, Deep Learning: From Big Data to Artificial Intelligence with R offers complimentary access to a companion website that provides R and Python source code for the examples offered in the book. Readers will also find: