INTELIGENCIA ARTIFICIAL CON APLICACIONES A LA INGENIERIA /

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INTELIGENCIA ARTIFICIAL – Con Aplicaciones a la Ingeniería
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Autor: PONCE, Pedro

Páginas: 376

Año: 2010

Edición: 1

Editorial: Alfaomega

Apoyos: Web

Presentación:

Nivel:

Encuadernación: Rústica

CONTENIDO

A quién está dirigido
Acceso al material complementario
Prefacio
Por qué la inteligencia artificial


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CAPÍTULO 1: INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Introducción
Antecedentes de la inteligencia artificial
Ramas que componen la inteligencia artificial

Lógica difusa

Introducción

Historia de la lógica difusa


Redes neuronales artificiales

Introducción

Historia de las redes neuronales

Perceptrón

Redes de retropropagación (backpropagation)


Algoritmos genéticos

Introducción

Historia de los algoritmos genéticos

Definiciones

¿Qué es herencia?

Selección natural

Operaciones genéticas en cadenas binarias

Selección

Cruce

Mutación



Resumen
Ejemplos

Aplicaciones

1. Descentralizado de señales de video con lógica difusa


2. Marcadores anatómicos de los ventrículos del corazón


3. Segmentación de imágenes cerebrales de resonancia magnética basada en redes neuronales


4. Optimización de sistemas para tratamiento de agua


5. Monitoreo de glaucoma a través de redes neuronales


6. Algoritmos genéticos para diseño de sistemas de MRI




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CAPÍTULO 2: LÓGICA DIFUSA

Introducción

Qué es una variable lingüística

Aplicaciones

Cámaras de video

Reconocimiento

Controladores

Sistema de control en lazo abierto y cerrado

Uso en transporte y sistemas de control


Conceptos de lógica booleana y difusa
Lógica booleana

Axiomas y operaciones

Leyes de De Morgan


Lógica difusa

Simbólica

Tautologías y quasi-tautologías

Representación y operaciones

Norma triangular

Co-normas

Aseveraciones booleanas

Producto y potencia de conjuntos

Concentración, dilación

Intensificación

Funciones de pertenencia

Saturación, Hombro, Triangular, Trapezoide o Pi

S, Sigmoidal


Cálculo de funciones de pertenencia

Métodos: Horizontal, Vertical, Comparación de parejas, Especificación del problema, Optimización, Agrupación (Fuzzy Clustering)


Principio de extensión


Números difusos

Suma


Relaciones nítidas y difusas

Producto cartesiano

Relaciones

Composición

Operaciones con relaciones

Unión, Intersección, Complemento


Controladores difusos

Interfaz, base de conocimientos

Decisiones, entrada y salida

Métodos de inferencia

Ejemplos

Controlador PID

Estabilidad (teoremas de Lyapunov)

Construcción para muestreo de datos


Algoritmo del razonamiento

Reglas

Método del sistema de entradas

Agrupamiento difuso

Sistema Sugeno

Clusters difusos

Calculadora MATLAB



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CAPÍTULO 3: REDES NEURONALES ARTIFICIALES

Redes neuronales biológicas

Fundamentos

Máquinas inteligentes

Sistema eléctrico neuronal


Modelos de neuronas

Ruido

Estados

Genérica


Aplicaciones
Definición de RNA
Funciones de activación

Escalón, lineal, sigmoidal, tangente hiperbólica, Gauss


Topologías de redes
Entrenamiento
Perceptrón
ADALINE
Operadores lógicos (OR, AND, XOR)
Redes multicapa

Backpropagation

Momentum


Diseño de filtros FIR
Reconocimiento de letras con entrenamiento por retropropagación del error
Redes autoorganizables


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CAPÍTULO 4: ALGORITMOS GENÉTICOS

Charles Darwin y la teoría de la evolución
Algoritmos genéticos

Operaciones en cadenas binarias

Selección, cruzamiento, mutación

Ejemplo

Análisis: Schema, paralelismo

Codificación difusa

Funciones de aptitud



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CAPÍTULO 5: EJEMPLO DE AG EN MATLAB

Diseño de circuito de máxima transferencia de energía

Algoritmo

Evaluación


Algoritmos genéticos en MATLAB

Archivos: main, función objetivo, población

Toolbox

Secciones: funciones, restricciones, gráficos




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Anexo: MATLAB GENETIC ALGORITHMS TOOLBOX

Declaración de funciones

Gráficos

Funciones de aptitud

Métodos de selección: ruleta, torneo, etc.

Mutaciones

Criterios de parada

Salida personalizada

Historial

Comandos en ventana

Referencias

Bibliografia

Esta es una obra completa sobre los temas más importantes de la Inteligencia artificial que se emplean en ingeniería, los expone de manera sencilla y accesible con múltiples aplicaciones, este libro ayudará a los lectores a desarrollar un amplio conocimiento del comportamiento de los sistemas de IA aplicada a control, instrumentación y modelado de sistemas así como de las herramientas necesarias para analizar e implementar estos sistemas. Presenta gráficas e ilustraciones que refuerzan los principios expuestos a lo largo del texto. Cuenta con ejemplos completamente desarrollados en MATLAB ®, que permiten una mejor comprensión de los temas expuestos.

Este libro está dirigido a profesores, alumnos y profesionistas de cualquier disciplina de la ingeniería, que busquen entender y aplicar los conocimientos avanzados de inteligencia artificial en su área de acción correspondiente de una manera sencilla y amigable.

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Cada capítulo contiene: Una amplia cobertura, enfoque práctico y aplicado con objetivos bien definidos y puntualmente desarrollados. Incluye numerosos casos de estudios para el uso de modelos de sistemas que proporcionan un contexto del mundo real al fin de introducir al lector a las aplicaciones de la Inteligencia Artificial.

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Aprenda

La teoría que sustenta a la lógica difusa, redes neurales, sistemas neuro-difusos, algoritmos genéticos.

La aplicación de la IA para el desarrollo de sistemas expertos, procesamiento del lenguaje natural, reconocimiento de modelos, aprendizaje de las máquinas, incertidumbre y lógica difusa, robótica, automatización y control.

Conozca

Cómo adecuar la solución de diferentes problemas en problemas de ingeniería.

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Desarrolle sus habilidades y capacidades para solucionar problemas de ingeniería mediante el uso de los métodos de la IA.

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Ingeniería en Logística