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Inteligencia artificial aplicada a Robótica y Automatización

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  • ISBN: 9788426733160
  • Tipo de Encuadernación: Tapa blanda o bolsillo
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  • Número de páginas: 382
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  • E-Book ISBN: 9788426733603
  • Número de páginas del E-Book: 383
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Descripción

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  • Autor: SOSSA AZUELA, JUAN HUMBERTO; Reyes Cortés, Fernando
  • Fecha de publicación: 05/07/2021

Descripción

La inteligencia artificial (IA) es la ciencia y la ingeniería de las máquinas que actúan de manera inteligente, cuando son las máquinas capaces de tomar decisiones apropiadas en circunstancias inciertas y mejorar su comportamiento a partir de sus experiencias. La IA es una disciplina con un nivel de madurez muy alto. No se puede poner en tela de juicio su potencial, aplicabilidad e impacto en nuestra sociedad. Prácticamente todos en nuestras casas, lugares de trabajo o públicos, sin darnos cuenta, utilizamos dispositivos inteligentes que nos hacen la vida más fácil, amplían nuestras capacidades, y nos liberan de tareas peligrosas, engorrosas y cansadas.

En muchos países, la IA es un campo de investigación y aplicación con avances notorios. Esta tecnología horizontal contribuye al desarrollo sostenible de tales países. Constituye un espacio de grandes oportunidades para el desarrollo científico, pero, sobre todo, tecnológico e innovador para la apertura de nuevos mercados y negocios.

Hoy en día, la IA tiene un enorme impacto en diversas carreras profesionales como ingeniería en sistemas computacionales, licenciatura en informática y ciencias de la computación, electrónica, robótica, mecatrónica, control y automatización, entre otras.

Con este libro aprenderá diferentes aspectos de la IA:

o Aprendizaje de máquinas utilizando regresión lineal. Tipos de aprendizaje: supervisado, semisupervisado, no supervisado y por reforzamiento.

o Discriminación lineal y regresión logística.

o Tratamiento y acondicionamiento de imágenes, procesamiento de ruido y mejorado de contrastes. Así como tipos de filtros: promedio aritmético, promedio gaussiano y mediano.

o Reconocimiento de objetos, segmentación de imágenes, umbralado manual y automático, método Otsu y del mínimo error. Posfiltrado de imágenes y descripción de objetos, detección y reconocimiento.

o Perceptrón y su entrenamiento, arquitectura básica de RNA, modelos de neuronas artificiales, la ADELINE y la regla Delta, perceptrón sigmoidal. Perceptrón multicapa y redes neuronales convolucionales.

No espere más: hágase con su ejemplar, conozca todo sobre la IA y brinde a su vida una mejor calidad.

Juan Humberto Sossa Azuela: PhD por el Instituto Politécnico de Grenoble, Francia. Profesor-investigador del Instituto Politécnico Nacional y jefe del Laboratorio de Robótica y mecatrónica del CIC-IPN. Miembro del SNI-3. Con 37 años de experiencia en docencia e investigación. Presea Lázaro Cárdenas y el galardón honorífico universitario Enrique Díaz de León de la Universidad de Guadalajara. Cátedras patrimoniales en la Universidad Autónoma de Ciudad Juárez y Universidad del Valle de Atemajac.

Fernando Reyes Cortés: Licenciado en Electrónica (BUAP), tiene Maestría en Ciencias con Especialidad en Electrónica por el INAOE y es doctor en Ciencias en Electrónica y Telecomunicaciones por el CICESE. Asimismo, es miembro del Sistema Nacional de Investigadores, Nivel II. Premio Estatal Puebla y Mérito Civil en Ciencias de la Ingeniería por el Ayuntamiento de la Ciudad de Puebla.

Información adicional

Peso 0,5 kg
Dimensiones 24 × 17 × 1 cm

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Índice

Capítulo 1 Introducción a la Inteligencia Artificial 1
Capítulo 2 Aprendizaje de máquinas: Regresión lineal 37
Capítulo 3 Discriminación lineal y regresión logística 81
Capítulo 4 Tratamiento de imágenes 121
Capítulo 5 Reconocimiento de objetos 161
Capítulo 6 El perceptrón y su entrenamiento 233
Capítulo 7 El perceptrón multicapa y su entrenamiento 303
Índice analítico 347