MARC details
| 000 -CABECERA |
|---|
| campo de control de longitud fija |
23190 a2200277 4500 |
| 008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
2006 |
| 020 ## - INTERNATIONAL STANDARD BOOK NUMBER |
|---|
| International Standard Book Number |
9701511662 |
| 040 ## - FUENTE DE CATALOGACIÓN |
|---|
| Centro catalogador/agencia de origen |
GAMADERO |
| Lengua de catalogación |
spa |
| Centro/agencia transcriptor |
GAMADERO |
| 050 00 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO |
|---|
| Número de clasificación |
Q335 P35 2006 |
| 100 ## - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| Nombre de persona |
Martinsanz Pajarés Gonzalo |
| 245 ## - MENCIÓN DEL TÍTULO |
|---|
| Título |
INTELIGENCIA ARTIFICIAL E ING. DEL CONOCIMIENTO / |
| 250 ## - MENCION DE EDICION |
|---|
| Mención de edición |
1ERA |
| 260 ## - PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, ETC. |
|---|
| Nombre del editor, distribuidor, etc. |
MEXICO |
| Lugar de publicación, distribución, etc. |
Alfaomega |
| Fecha de publicación, distribución, etc. |
2006 |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA |
|---|
| Extensión |
364 |
| Otras características físicas |
ILUSTRACION |
| Dimensiones |
17X23 CM |
| 504 ## - NOTA DE BIBLIOGRAFÍA, ETC. |
|---|
| Nota de bibliografía, etc. |
Formato<br/>Libro Físico<br/>Editorial<br/>Alfaomega Grupo Editor<br/>Autor<br/>Gonzalo Pajares Martinsanz<br/>Categoría<br/>SIN CLASIFICAR<br/>Año<br/>2006<br/>Idioma<br/>Español<br/>N° páginas<br/>384<br/>Encuadernación<br/>Tapa Blanda<br/>ISBN<br/>9701511662<br/>ISBN13<br/>9789701511664<br/>N° edición<br/>1 |
| 505 ## - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO |
|---|
| Nota de contenido con formato |
ÍNDICE<br/><br/>Autores .................................................................................................................... XI<br/>Prólogo .................................................................................................................. XIII<br/><br/>Capítulo 1. Introducción a la inteligencia artificial<br/>1.1 La inteligencia de las máquinas ......................................................................... 1<br/>1.1.1 Definiciones de sistema inteligente ............................................................. 4<br/>1.1.2 El término Inteligencia Artificial ................................................................... 6<br/>1.2 Estrategias de la IA ............................................................................................... 9<br/>1.3 Breve visión histórica de la IA ........................................................................... 13<br/>1.3.1 Hitos en la evolución de la IA ...................................................................... 13<br/>1.3.2 Desarrollos históricos de la IA ..................................................................... 15<br/>1.4 Futuro de la IA ...................................................................................................... 16<br/>1.5 Comentarios bibliográficos ................................................................................ 16<br/><br/>Capítulo 2. Resolución de problemas mediante búsqueda<br/>2.1 La definición del problema ................................................................................. 19<br/>2.2 El espacio de estados .......................................................................................... 20<br/>2.2.1 Representación en el espacio de estados ................................................. 23<br/>2.3 Estrategias de búsqueda ..................................................................................... 24<br/>2.4 Búsqueda a ciegas ............................................................................................... 26<br/>2.4.1 Recorrido en amplitud ................................................................................. 26<br/>2.4.2 Recorrido en profundidad ........................................................................... 31<br/>2.5 Búsqueda heurística ............................................................................................ 32<br/>2.5.1 Ascensión a la cima o gradiente ................................................................. 32<br/>2.5.2 Primero el mejor ............................................................................................ 33<br/>2.5.3 Algoritmo A* .................................................................................................. 34<br/>2.6 Verificación con adversarios ............................................................................ 35<br/>2.6.1 Búsqueda con adversarios .......................................................................... 35<br/>2.6.2 El algoritmo del minimax ............................................................................ 36<br/>2.6.3 El algoritmo del minimax con poda alfa-beta ......................................... 38<br/>2.6.4 Comentarios bibliográficos ......................................................................... 39<br/><br/>Capítulo 3. Formalismos de representación del conocimiento<br/>3.1 Base de conocimiento .......................................................................................... 45<br/>3.2 Representación simbólica .................................................................................. 45<br/>3.2.1 Axiomas ............................................................................................................ 46<br/>3.2.2 Aproximación no simbólica ........................................................................ 47<br/>3.3 Representación del conocimiento .................................................................... 48<br/>3.3.1 Representación procedimental .................................................................. 48<br/>3.3.2 Representación relacional ........................................................................... 49<br/>3.3.3 Representación jerárquica ........................................................................... 50<br/>3.4 Lógica matemática ................................................................................................ 51<br/>3.4.1 La evolución de la lógica .............................................................................. 52<br/>3.4.2 Lógica de predicados ..................................................................................... 53<br/>3.5 Marcos ................................................................................................................... 55<br/>3.6 Los guiones .......................................................................................................... 56<br/>3.7 Redes de incertidumbre ..................................................................................... 58<br/>3.7.1 Redes bayesianas (fuzzy) ............................................................................. 58<br/>3.7.2 Otros borrosos ................................................................................................ 60<br/>3.8 Comentarios bibliográficos ................................................................................ 61<br/><br/>Capítulo 4. Razonando con el conocimiento<br/>4.1 Razonamiento según los distintos paradigmas de representación ........... 65<br/>4.2 Estructura del conocimiento ............................................................................. 66<br/>4.3 Activación de la inferencia ................................................................................. 68<br/>4.3.1 Base de antecedentes .................................................................................... 68<br/>4.3.2 Estrategias de control .................................................................................... 69<br/>4.3.3 Razonamiento hacia atrás ............................................................................ 70<br/>4.4 Inferencia lógica ................................................................................................... 73<br/>4.5 Características de la inferencia basada en reglas ......................................... 75<br/>4.6 Aprendizaje ........................................................................................................... 90<br/>4.7 Comentarios bibliográficos ................................................................................ 93<br/><br/>Capítulo 5. Ingeniería del conocimiento: Modelos en CommonKADS<br/>5.1 Introducción ......................................................................................................... 115<br/>5.2 Concepto de conocimiento ............................................................................... 116<br/>5.3 Modelos de conocimiento .................................................................................. 118<br/>5.4 Roles del proceso ................................................................................................ 121<br/>5.5 Terminología ......................................................................................................... 122<br/>5.6 Breve reseña de otros sistemas de modelado del conocimiento ............. 123<br/>5.7 Modelado del contexto ....................................................................................... 123<br/>5.7.1 Estudio de viabilidad: organización .......................................................... 126<br/>5.7.2 Análisis de impacto y mejora: modelos de tarea y agente .................... 128<br/>5.8 Comentarios bibliográficos ................................................................................ 130<br/><br/>Capítulo 6. Ingeniería del conocimiento: El conocimiento en CommonKADS<br/>6.1 Introducción ......................................................................................................... 131<br/>6.2 Aspectos del conocimiento ................................................................................ 132<br/>6.3 Naturaleza del conocimiento ............................................................................. 134<br/>6.4 Esquema general del modelo de conocimiento ............................................ 135<br/>6.4.1 Conocimiento de dominio .......................................................................... 135<br/>6.4.2 Conocimiento de tarea ................................................................................ 137<br/>6.4.3 Conocimiento de inferencia ....................................................................... 140<br/>6.5 Técnicas de adquisición del conocimiento .................................................... 144<br/>6.5.1 Técnicas manuales ....................................................................................... 145<br/>6.5.2 Técnicas semiautomáticas .......................................................................... 146<br/>6.5.3 Técnicas automáticas .................................................................................. 148<br/>6.6 Comentarios bibliográficos ................................................................................ 157<br/><br/>Capítulo 7. Ingeniería del conocimiento: Plantillas de tareas<br/>7.1 Introducción ......................................................................................................... 159<br/>7.2 Reusabilidad de los modelos ............................................................................ 160<br/>7.2.1 Tipos de tareas ................................................................................................ 160<br/>7.2.2 Tareas de análisis .......................................................................................... 161<br/>7.2.3 Tareas de síntesis .......................................................................................... 162<br/>7.3 Catálogo de plantillas de tareas ....................................................................... 163<br/>7.3.1 Clasificación .................................................................................................... 163<br/>7.3.2 Diagnóstico ..................................................................................................... 166<br/>7.3.3 Monitorización ............................................................................................... 168<br/>7.3.4 Valoración ....................................................................................................... 170<br/>7.3.5 Predicción ....................................................................................................... 172<br/>7.3.6 Síntesis ............................................................................................................ 173<br/>7.3.7 Diseño ............................................................................................................. 175<br/>7.3.8 Planificación .................................................................................................... 177<br/><br/>Capítulo 8. Ingeniería del conocimiento: Modelo de comunicación<br/>8.1 Introducción ......................................................................................................... 183<br/>8.2 Visión general del modelo de comunicación ................................................ 184<br/>8.3 Construcción del diagrama de diálogo ......................................................... 186<br/>8.3.1 Transacciones sobre bases de datos .......................................................... 187<br/>8.3.2 Transacciones entre agentes ....................................................................... 188<br/>8.4 Interacción de los mensajes .............................................................................. 190<br/>8.5 Validación del modelo de comunicación ...................................................... 194<br/>8.6 Generación del plan de comunicación ......................................................... 196<br/>8.7 El MAGE ................................................................................................................ 197<br/>8.8 Comentarios bibliográficos ................................................................................ 197<br/><br/>Capítulo 9. Ingeniería del conocimiento: Modelo de diseño<br/>9.1 Introducción ......................................................................................................... 199<br/>9.2 Desarrollo de la estructura de la arquitectura del sistema ..................... 200<br/>9.2.1 Paso 1. Identificar la plataforma de implementación ............................ 201<br/>9.2.2 Paso 2. Especificar la aplicación dentro de la arquitectura .................. 205<br/>9.2.3 Paso 3. Especificar los componentes de arquitectura distribuidos ..... 206<br/>9.2.4 Paso 4. Diseño de prototipos ....................................................................... 209<br/>9.3 Lenguajes de programación ............................................................................. 210<br/>9.5 Implementación del sistema basado en conocimiento ............................ 212<br/>9.5.1 Evaluación ...................................................................................................... 212<br/>9.5.2 Validación ........................................................................................................ 214<br/>9.6 Comentarios bibliográficos ................................................................................ 215<br/><br/>Capítulo 10. Aprendizaje por observación<br/>10.1 Introducción ....................................................................................................... 217<br/>10.2 Centro de aprendizaje ....................................................................................... 219<br/>10.2.1 Inferencia deductiva ................................................................................... 219<br/>10.3 Procesos de aprendizaje .................................................................................. 220<br/>10.4 Definiciones previas .......................................................................................... 220<br/>10.5 Inducción basada en ejemplos ....................................................................... 221<br/>10.5.1 Procedimiento de aprendizaje inductivo ................................................ 222<br/>10.5.2 Restricciones .................................................................................................. 224<br/>10.5.3 Estrategias de aprendizaje: algoritmo ID3 ............................................. 226<br/>10.6 Inducción basada en el conocimiento del dominio: abducción ............ 227<br/>10.7 Aprendizaje deductivo ..................................................................................... 228<br/>10.8 Aprendizaje de naturaleza mixta .................................................................. 229<br/>10.8.1 Aprendizaje por analogía ......................................................................... 229<br/>10.8.2 Razonamiento basado en casos ............................................................. 230<br/>10.8.3 Aprendizaje multiestrategia ..................................................................... 231<br/>10.9 Comentarios bibliográficos .............................................................................. 231<br/><br/>Capítulo 11. Aprendizaje: Redes neuronales<br/>11.1 Introducción ....................................................................................................... 233<br/>11.2 El perceptrón ...................................................................................................... 234<br/>11.2.1 Perceptrón para dos clases separables ................................................... 234<br/>11.2.2 Algoritmo del perceptrón ......................................................................... 236<br/>11.2.3 Ejemplo de aplicación ................................................................................ 238<br/>11.3 La red retropropagación .................................................................................. 240<br/>11.3.1 Arquitectura de la red de retropropagación .......................................... 240<br/>11.3.2 Entrenamiento por retropropagación ..................................................... 248<br/>11.4 Comentarios bibliográficos .............................................................................. 248<br/><br/>Capítulo 12. Percepción visual: Generalidades<br/>12.1 Introducción ....................................................................................................... 249<br/>12.2 Proceso de percepción visual artificial ......................................................... 250<br/>12.3 Formación de imágenes digitales .................................................................... 251<br/>12.4 Preprocesamiento: suavizado y realzado .................................................... 252<br/>12.4.1 Suavizado de imágenes ............................................................................ 252<br/>12.4.2 Realzado de imágenes ................................................................................ 254<br/>12.5 Segmentación: bordes y regiones .................................................................. 254<br/>12.5.1 Extracción de bordes .................................................................................. 255<br/>12.5.2 Extracción de regiones ............................................................................... 257<br/>12.6 Extracción de propiedades: líneas y regiones ........................................... 259<br/>12.6.1 Descripción de líneas: transformada de Hough .................................... 259<br/>12.6.2 Descripción de regiones ............................................................................ 265<br/>12.7 Comentarios bibliográficos .............................................................................. 266<br/><br/>Capítulo 13. Percepción: Visión estereoscópica<br/>13.1 Introducción ....................................................................................................... 267<br/>13.2 El sistema de visión estereoscópica ............................................................. 268<br/>13.3 Geometría del sistema estereoscópico y obtención de la distancia ...... 270<br/>13.4 Correspondencia estereoscópica .................................................................... 272<br/>13.4.1 Restricciones aplicables para la correspondencia ................................ 273<br/><br/>Capítulo 14. Aplicación: Un caso de estudio<br/>14.1 Introducción ....................................................................................................... 275<br/>14.2 Descripción del problema ................................................................................ 276<br/>14.3 Modelo de contexto .......................................................................................... 278<br/>14.4 Modelo de tarea ................................................................................................ 280<br/>14.5 Modelo de conocimiento ................................................................................. 282<br/>14.6 Comentarios bibliográficos .............................................................................. 285<br/><br/>Capítulo 15. Procesamiento del lenguaje natural: Análisis léxico y sintáctico<br/>15.1 Introducción ....................................................................................................... 287<br/>15.2 Análisis léxico ..................................................................................................... 288<br/>15.3 Análisis sintáctico .............................................................................................. 290<br/>15.3.1 Redes de transición .................................................................................... 291<br/>15.3.2 Comentarios bibliográficos ....................................................................... 294<br/><br/>Capítulo 16. Procesamiento del lenguaje natural: Análisis semántico y contextual<br/>16.1 Introducción ....................................................................................................... 295<br/>16.2 Análisis semántico: modelo estructural ...................................................... 297<br/>16.3 Procesamiento guiado por la semántica ..................................................... 299<br/>16.4 Interpretación guiada por la forma lógica .................................................. 3 |
| 520 ## - RESUMEN, ETC. |
|---|
| Resumen, etc. |
Los sistemas inteligentes pueden ser de muy diversa naturaleza, sistemas de vigilancia y seguridad, sistema de automatización o de clasificación para la inspección de calidad o de procesos industriales; tales sistemas exigen combinar adecuadamente dos disciplinas: la inteligencia artificial y la ingeniería del conocimiento por eso el acierto de esta obra que desde una perspectiva unificadora y práctica aborda este libro las técnicas de la inteligencia artificial y la ingeniería del conocimiento. Esta visión de dos paradigmas hace de él una referencia apropiada para su uso tanto en la docencia universitaria como en los desarrollos a nivel industrial. El libro se estructura en tres partes fundamentales, comienza por las técnicas básicas de IA, para a continuación abordar los aspectos relativos a la metodología CommonKADS en IC, y finaliza con técnicas avanzadas de IA que utilizan la metodología propia de CommonKADS en ejemplos reales. Resumen del contenido: Introducción a la inteligencia artificial - Resolución de problemas mediante búsqueda - Formalismos de representación del conocimiento - Razonando con el conocimiento - Ingeniería del conocimiento: modelos en commonkads - Ingeniería del conocimiento: el conocimiento en commonkads - Ingeniería del conocimiento: plantillas de tareas - Ingeniería del conocimiento: modelo de comunicación - Ingeniería del conocimiento: modelo de diseño - Aprendizaje: por observación - Aprendizaje: redes neuronales - Percepción visual: generalidades - Percepción: visión estereoscópica - Aplicación: un caso de estudio - Procesamiento del lenguaje natural: análisis léxico y sintáctico - Procesamiento del lenguaje natural: análisis semántico y contextual Anexos: - A. Hojas de trabajo - B. Catálogo de inferencias - C. La red neuronal de Hopfield.<br/> |
| 526 ## - NOTA DE INFORMACIÓN SOBRE EL PROGRAMA DE ESTUDIO |
|---|
| Program name |
Ingenieria en Gestion Empresarial |
| 650 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
I.A |
| 9 (RLIN) |
576 |
| 700 ## - ENTRADA AGREGADA--NOMBRE PERSONAL |
|---|
| Nombre de persona |
MATILDE SANTOS PEÑAS |
| 9 (RLIN) |
577 |
| 942 ## - ELEMENTOS DE ENTRADA SECUNDARIOS (KOHA) |
|---|
| Tipo de ítem Koha |
Libro |
| Fuente del sistema de clasificación o colocación |
Clasificación Decimal Dewey |
| Edición |
1ERA |
| 945 ## - CATALOGADORES |
|---|
| Número del Creador del Registro |
1 |
| Nombre del Creador del Registro |
admin |
| Número de último modificador del registro |
1270 |
| Nombre del último modificador del registro |
María Elena Olvera Picina |
