Inteligencia Artificial Aplicada a Robótica y Automatización
Juan Humberto Sossa Azuela Y Fernando Reyes Cortés
La inteligencia artificial (IA) es la ciencia y la ingeniería de las máquinas que actúan de manera inteligente, cuando son las máquinas capaces de tomar decisiones apropiadas en circunstancias inciertas y mejorar su comportamiento a partir de sus experiencias. La IA es una disciplina con un nivel de madurez muy alto. No se puede poner en tela de juicio su potencial, aplicabilid...
Sinopsis
La inteligencia artificial (IA) es la ciencia y la ingeniería de las máquinas que actúan de manera inteligente, cuando son las máquinas capaces de tomar decisiones apropiadas en circunstancias inciertas y mejorar su comportamiento a partir de sus experiencias. La IA es una disciplina con un nivel de madurez muy alto. No se puede poner en tela de juicio su potencial, aplicabilidad e impacto en nuestra sociedad. Prácticamente todos en nuestras casas, lugares de trabajo o públicos, sin darnos cuenta, utilizamos dispositivos inteligentes que nos hacen la vida más fácil, amplían nuestras capacidades, y nos liberan de tareas peligrosas, engorrosas y cansadas. En muchos países, la IA es un campo de investigación y aplicación con avances notorios. Esta tecnología horizontal contribuye al desarrollo sostenible de tales países. Constituye un espacio de grandes oportunidades para el desarrollo científico, pero, sobre todo, tecnológico e innovador para la apertura de nuevos mercados y negocios. Hoy en día, la IA tiene un enorme impacto en diversas carreras profesionales como ingeniería en sistemas computacionales, licenciatura en informática y ciencias de la computación, electrónica, robótica, mecatrónica, control y automatización, entre otras. Con este libro aprenderá diferentes aspectos de la IA: o Aprendizaje de máquinas utilizando regresión lineal. Tipos de aprendizaje: supervisado, semisupervisado, no supervisado y por reforzamiento. o Discriminación lineal y regresión logística. o Tratamiento y acondicionamiento de imágenes, procesamiento de ruido y mejorado de contrastes. Así como tipos de filtros: promedio aritmético, promedio gaussiano y mediano. o Reconocimiento de objetos, segmentación de imágenes, umbralado manual y automático, método Otsu y del mínimo error. Posfiltrado de imágenes y descripción de objetos, detección y reconocimiento. o Perceptrón y su entrenamiento, arquitectura básica de RNA, modelos de neuronas artificiales, la ADELINE y la regla Delta, pe
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