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These tools are for learning and exploring concepts in artificial intelligence. They were developed at the Laboratory for Computational Intelligence at the University of British Columbia under direction of Alan Mackworth and David Poole. They are part of the online resources for Computational Intelligence. If you are teaching or learning about AI, you may use these tools under the terms of use. Feedback is welcome. Site Map:
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g l simons introduccion a la inteligencia artificial

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aprende inteligencia artificial

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La primera edición de "Inteligencia Artificial: Un Enfoque Moderno" se ha convertido en un clásico de la literatura sobre la IA. Ha sido adoptado por 600 universidades de 60 países y ha recibido elogios por ser una síntesis definitiva de este campo. Se ha dicho por ejemplo que: En la segunda edición, todos los capítulos se han reescrito de forma extensa. Se ha introducido material nuevo y elocuente para abarcar áreas tales como la satisfacción de las limitaciones, gráficos de planificaciones, agentes de Internet, inferencia de probabilística exacta, técnicas Monte Carlo de la cadena Marlon, filtros Kalman, métodos de aprendizaje de conjuntos, aprendizaje estadístico, modelos de lenguajes naturales probabilísticos, robótica probabilística y aspectos éticos de la IA. Contenido: 1. Introducción. 2. Agentes inteligentes. 3. Solución de problemas mediante la búsqueda. 4. Métodos de búsqueda respaldados con información. 5. Problemas de “Constraint Satisfaction”. 6. Búsqueda adversarial. 7. Agentes que razonan de manera lógica. 8. Lógica de primer orden. 9. La inferencia en la lógica de primer orden. 10. Sistemas que razonan lógicamente. 11. Planificación. 12. Planificación y actuación. 13. Incertidumbre. 14. Sistemas probabilísticos de razonamiento. 15. Sistemas probabilísticos de razonamiento over time. 16. Toma de decisiones sencillas. 17. Toma de decisiones complejas. 18. Aprendizaje a partir de la observación. 19. El aprendizaje estadístico. 20. Aprendizaje por refuerzo. 21. El conocimiento en el aprendizaje. 22. Agentes que se comunican. 23. Procesamiento práctico del lenguaje natural. 24. Percepción. 25. Robótica. 26. Fundamentos filosóficos. 27: IA, presente y futuro. Apéndices.

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