Inteligencia artificial: De principiantes a expertos

Inteligencia artificial para principiantes. La inteligencia artificial (IA), a veces llamada inteligencia de máquinas, es la inteligencia demostrada por las máquinas, en contraste con la inteligencia natural mostrada por los humanos y los animales. Los principales libros de texto de IA definen el campo como el estudio de "agentes inteligentes": cualquier dispositivo que percibe su entorno y toma acciones que maximizan su probabilidad de lograr con éxito sus objetivos. Coloquialmente, el término "inteligencia artificial" se usa a menudo para describir máquinas (o computadoras) que imitan funciones "cognitivas" que los humanos asocian con la mente humana, como el "aprendizaje" y la "resolución de problemas". En este libro, cubriré todos los dominios y conceptos involucrados bajo el paraguas de la inteligencia artificial, y también les mostraré un par de casos de uso e implementaciones prácticas usando Python. Así que hay mucho que cubrir en esta sesión. Los siguientes temas están cubiertos: Historia de la IA Demanda de la IA ¿Qué es la inteligencia artificial? Aplicaciones de la IA Tipos de IA Lenguajes de programación para la IA Introducción al aprendizaje automático Necesidad del aprendizaje automático ¿Qué es el aprendizaje automático? Definiciones del aprendizaje automático Proceso del aprendizaje automático Tipos de aprendizaje automático Aprendizaje supervisado Aprendizaje no supervisado Aprendizaje por refuerzo Aprendizaje supervisado vs. no supervisado vs. por refuerzo Tipos de problemas resueltos usando aprendizaje automático Algoritmos de aprendizaje supervisado Regresión lineal Demostración de regresión lineal Regresión logística Árbol de decisión Bosque aleatorio Naive Bayes K-Vecinos más cercanos (KNN) Máquina de vectores de soporte (SVM) Demostración (Algoritmos de clasificación) Algoritmos de aprendizaje no supervisado Agrupamiento de K-medias Demostración (Aprendizaje no supervisado) Aprendizaje por refuerzo Demostración (Aprendizaje por refuerzo) IA vs. Aprendizaje automático vs. Aprendizaje profundo Limitaciones del aprendizaje automático Introducción al aprendizaje profundo ¿Cómo funciona el aprendizaje profundo? ¿Qué es el aprendizaje profundo? Caso de uso del aprendizaje profundo Perceptrón de una sola capa Perceptrón multicapa (ANN) Retropropagación Entrenamiento de una red neuronal Limitaciones de la red de avance Redes neuronales recurrentes Redes neuronales convolucionales Demostración (Aprendizaje profundo) Procesamiento del lenguaje natural ¿Qué es la minería de texto? ¿Qué es el PNL? Aplicaciones del PNL Terminologías en el PNL Demostración del PNL Programa de Maestría en Aprendizaje Automático

Autor: Pon Mahesh
Editor: Publicado de forma independiente
Publicado: 06/01/2020
Páginas: 256
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 0.84 libras
Tamaño: 9.02 pulgadas de alto x 5.98 pulgadas de ancho x 0.58 pulgadas de profundidad
ISBN13: 9798650292524
ISBN10: 8650292526
Categorías BISAC:
- Informática | Inteligencia Artificial | General

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