En Inteligencia Artificial: técnicas, métodos y aplicaciones, se han intentado conjugar los tópicos clásicos de la IA, que se vienen cubriendo en la docencia de grado, con otros tópicos avanzados que pueden ser ubicados tanto en la docencia de grado como de posgrado.
De esta forma, el libro se ha divido en las siguientes partes: Introducción, donde se analizan los diferentes paradigmas en los que se basa la IA en la actualidad; Representación de conocimiento e inferencia, donde se abordan desde los aspectos clásicos de representación de conocimiento y técnicas clásicas de razonamiento, hasta aspectos más avanzados relacionados con la gestión de la incertidumbre; Técnicas, entre las que se incluyen las clásicas de búsqueda hasta aspectos más avanzados como la computación evolutiva; Tareas, donde se analiza procesos complejos como pueden ser la planificación y el diagnóstico; Aprendizaje y minería de datos, donde se hace una introducción a algunas técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado, y finalmente, Aspectos metodológicos y aplicaciones, en la que se ha intentado abordar temas como la Ingeniería del conocimiento, Sistemas multiagentes y Razonamiento basado en casos.
Tabla de Contenido: [1050 Pág. | 23 Capítulos]
I. Introducción
II. Representacióndeconocimientoeinferencia
III. Técnicas
IV. Tareas
V. Aprendizaje y minería de datos
VI. Aspectos metodológicos y aplicaciones
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