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La empresa tecnológica IBM ha estado construyendo un superordenador para enfrentarse a los concursantes del programa de preguntas ''Jeopardy! Gane o pierda''. Odisea sigue el proceso de fabricación de este gran cerebro informático, que es capaz de aprender de sus errores.

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Manualillo de Programación Prolog

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Lectura: Agentes Inteligentes

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Libro de IA para descargar en forma gratuita

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En general, los métodos de inteligencia artificial (IA) son una respuesta al deseo de aproximar el comportamiento y el pensamiento humano a diversos sistemas para la solución de determinadas problemáticas. Por ello, no es de sorprender que actualmente se tiene sistemas muy avanzados que pueden emular ciertas características humanas, sin embargo aún nos encontramos muy lejos de poder recrear algunas otras.

En la actualidad los métodos de la inteligencia artificial (IA) tienen un gran auge y muchos investigadores se encuentran estudiando nuevas alternativas en el área. Hoy en día es común el empleo de sistemas que utilizan la IA para su funcionamiento cotidiano, entre ellos los equipos electrodomésticos como lavadoras, hornos de microondas, cámaras de video, e inclusive sistemas de transporte.

Lo que se pretende con estos métodos en ingeniería es resolver los problemas, no sólo de una manera novedosa, sino sobre todo tener mejores soluciones, más eficientes y mejor planeadas.

El presente libro aborda los temas más importantes de la IA que se pueden emplear en ingeniería, y los expone de una manera sencilla y accesible. Entre estos temas destacan la lógica difusa, las redes neurales, los sistemas neuro-difusos y los algoritmos genéticos. Cada uno de éstos se trata en forma detallada para que el lector interesado pueda realizar de manera natural la solución de problemas de ingeniería, comprendiendo además la teoría que sustenta al método respectivo.

Como se sabe, los sistemas difusos tienen la capacidad de emular la forma de la inferencia humana y además pueden almacenar la experiencia en forma lingüística. Por su parte, las redes neurales artificiales se sustentan básicamente en que pueden realizar el aprendizaje y la clasificación de patrones a través de la simulación de neuronas biológicas. Por otro lado, los sistemas neuro-difusos tienen la capacidad de aprender y almacenar conocimiento en forma lingüística. Por último, los sistemas genéticos tratan de imitar la selección natural en la que se busca tener al individuo más fuerte, el cual posibilitará la realización de determinados procesos de optimización.

En esta obra, cada uno de estos métodos y técnicas se adecua a la solución de diferentes problemas mediante una serie de ejercicios, por lo que en cada capítulo se tiene un conjunto de problemas de distinta naturaleza, los cuales sirven de apoyo para completar el proceso de aprendizaje. En muchos de estos casos se emplea MATLAB® para elaborar el diseño del sistema de IA que se requiere. Cabe señalar que la mayoría de estos casos se realizó durante los cursos que imparto, los cuales tienen el objetivo de que los estudiantes participen de manera activa en la solución de problemas de ingeniería mediante el uso de los métodos de la IA, proponiendo mejores alternativas de solución.
Contenido:
Capítulo 1: Inteligencia Artificial
Introducción
Antecedentes De La Inteligencia Artificial
Ramas Que Componen La Inteligencia Artificial
Lógica Difusa
Redes Neurales Artificiales
Algoritmos Genéticos

Capítulo 2: Lógica Difusa
Introducción
Conceptos De Lógica Booleana Y Difusa
Lógica Booleana
Lógica Difusa
Principio De Extensión
Números Difusos
Relaciones Nítidas Y Difusas
Controladores Difusos
Algoritmo Del Razonamiento
Ejemplo Sistema Difuso Sugeno
Ejemplo De Motor Dc
Ejemplo De Sistema De Entradas
Métodos De Inferencia
Agrupamientos Difusos
Programas Básicos En Matlab®
Saturación
Hombro
Triangular
Trapezoidal
Sigmoidal
Clusters Difusos Y Sistema Sugeno
Calculadora Difusa Matlab®

Capítulo 3: Redes Neurales Artificiales
Redes Neurales Biológicas
Modelos De Neuronas
Aplicaciones De Las Redes Neurales Artificiales (Rna)
Definición De Una Red Neuronal Artificial
Funciones De Activación
Topologías De Las Redes Neurales
Entrenamiento De Las Redes Neurales
Redes De Una Capa
Adaline (Adaptive Linear Neuron)
Or
And
Xor
Redes Multicapa
Diseño De Filtros Fir Con Redes Neurales Artificiales
Ejemplo Reconocimiento De Letras Empleando Entrenamiento De Retropropagación Del Error
Redes Autoorganizables
Topología De Redes Neuronales Empleadas Para La Clasificación, Predicción Y Reconocimiento De Patrones
Ejemplo De Un Sistema Anfis Y Difuso Para El Modelado De Máquinas De Corriente Alterna, En Un Esquema De Control Vectorial
Aproximador Neuro-Difuso Con Clusters Y Redes Neurales Trigonométricas

Capítulo 4: Algoritmos Genéticos
Charles Darwin Y La Teoría De La Evolución
Algoritmos Genéticos

Capítulo 5: Ejemplo de AG en Matlab®
Determinar La Impedancia Necesaria De Un Componente Para Que Un Circuito Ac Le Transfiera La Máxima Potencia De Energía
Algoritmos Genéticos
Algoritmo Genético Básico Convencional Binario
Algoritmo Generación De Nuevos Individuos Mediante Operaciones
De Cruza Y Mutación
Algoritmo De Selección Proporcional O Ruleta
Archivos M De Matlab® Para El Algoritmo
Main
Función objetivo
Eval. Población
Eval. Each
Convertir bitnum
Next population
Anexo a Matlab® Genetic Algorithms Toolbox

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inteligencia artificial con aplicaciones a la ingeniería

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inteligencia artificial con aplicaciones a la ingeniería descargar

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inteligencia artificial con aplicaciones a la ingeniería pdf

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Inteligencia Artificial: Con aplicaciones a la ingeniería - Pedro Ponce Cruz | FreeLibros

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En general, los métodos de inteligencia artificial (IA) son una respuesta al deseo de aproximar el comportamiento y el pensamiento humano a diversos sistemas para la solución de determinadas problemáticas. Por ello, no es de sorprender que actualmente se tiene sistemas muy avanzados que pueden emular ciertas características humanas, sin embargo aún nos encontramos muy lejos de poder recrear algunas otras.

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Introducción a la IA