INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Prefacio

1. Introducción

I. SISTEMAS REACTIVOS

2. Agentes de estímulo-respuesta

3. Redes neuronales

4. Sistemas evolutivos

5. Sistemas con estados

6. Visión artificial

II. BÚSQUEDA EN ESPACIOS DE ESTADO

7. Agentes que planifican

8. Búsqueda a ciegas

9. Búsqueda heurística

10. Planificación, actuación y aprendizaje

11. Métodos alternativos de búsqueda y otras aplicaciones

12. Búsqueda en problemas de juegos

III. REPRESENTACIÓN DEL CONOCIMIENTO Y RAZONAMIENTO

13. El cálculo proporcional

14. La resolución en el cálculo proporcional

15. El cálculo de predicados

16. La resolución en el cálculo de predicados

17. Sistemas basados en conocimiento

18. Representación del sentido común

19. Razonamiento con incertidumbre

20. Aprendizaje y actuación con redes bayesianas

IV. MÉTODOS DE PLANIFICACIÓN BASADOS EN LÓGICA

21. El cálculo de situaciones

22. Planificación

V. COMUNICACIÓN E INTEGRACIÓN

23. Múltiples agentes

24. Comunicación entre agentes

25. Arquitecturas de agente

Bibliografía

Índice"

Texto introductorio en el que se estudia, desde una perspectiva novedosa, los diversos términos encuadrados bajo el concepto IA. A lo largo de los sucesivos capítulos se irá considerando una progresión de sistemas de IA o ""agentes"", cada uno ligeramente más complejo que su predecesor. Se comienza con agentes elementales que reaccionan a las propiedades que perciben en su entorno, y que permiten abordar temas complejos como la visión artificial, el aprendizaje o los sistemas artificiales evolutivos. Después, se introducen en fases sucesivas algunas técnicas que permiten a los agentes sacar partido de información sobre su entorno. Este conocimiento puede consistir en información declarativa sobre el estado del entorno, en modelos icónicos del entorno, en grafos definidos en el espacio de estados o en representaciones lógicas. A esta aproximación se le llama inteligencia artificial evolutiva, debido a su similitud con la evolución animal.Se pretende que este libro sea, tanto una propuesta acerca de cómo pensar sobre la IA, como una descripción de técnicas propias de la materia. A lo largo del texto se proponen numerosos ejemplos para proporcionar suficiente motivación y fundamento a los conocimientos adquiridos.Características principales:Enfoque intermedio entre teoría y aplicacionesAmplia cobertura de las ideas viejas y modernas más importantes en IAUso frecuente de ejemplos y diagramas ilustrativosCobertura extensa de métodos de aprendizaje de máquinasIncluye, aproximadamente, 500 referencias biliográficas