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PROGRAMACIÓN DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
PEREZ LOPEZ, CESAR
- Editorial
- GARCETA GRUPO EDITORIAL
- Tema
- Programación varios
- Año edición
- 2022
- ISBN
- 978-84-19034-10-6
- Encuadernación
- Rústica
- Páginas
- 462
- Idioma
- Castellano
Este texto está dirigido tanto a alumnos que siguen un Curso de especialización en Inteligencia
Artificial y Big Data como a profesionales del sector.
El libro comienza tratando la caracterización
de los lenguajes de programación en general con especial énfasis en los lenguajes para Inteligencia
Artificial y los lenguajes de marcado.
En cuanto a los lenguajes de programación para IA se tienen en cuenta las bibliotecas y herramientas de apoyo y soporte, así como las características de rendimiento en ejecución.
Como lenguajes más importantes para Inteligencia Artificial se desarrollan a nivel elemental el
lenguaje R, el lenguaje Python, el lenguaje Java, el lenguaje Javascript, el lenguaje JSON y el lenguaje
NodeJS.
Asimismo, se analiza el desarrollo de aplicaciones de Inteligencia Artificial con plataformas y herramientas
de modelado. Entre las plataformas de Inteligencia Artificial se describen Microsoft Azure,
Microsoft Cortana, Amazon AWS, Amazon Alexa, Bixby, Google Assistant e IBM Watson.
En cuanto a las herramientas de modelado se describen Azure Machine Learning, Knime, SPSS Modeler, Rapid Miner y Orange. Otros instrumentos importantes en programación son las herramientas
de generación automática de código para crear software con comportamiento inteligente como
Genexus, Mendix y Lobe y que también se describen aquí.
En cuanto al modelado con redes neuronales se tiene en cuenta el software Tensor Flow de
Python como herramienta de programación y el software IBM SPSS Modeler como herramienta
visual para trabajar con redes neuronales en Inteligencia Artificial. Se presentan ejemplos de trabajo totalmente resueltos relativos a procedimientos automáticos de Analytics y módulos predefinidos
de redes neuronales a través de IBM SPSS Modeler.
Estos procedimientos pertenecen a Visual
Analytics, ya que la herramienta es totalmente visual y no necesita código de programación.
A continuación, se aborda la convergencia tecnológica y sus ventajas e inconvenientes. Se estudia
la conexión entre tecnologías de voz, sonido e imágenes y se presentan los sistemas de convergencia
electrónica más importantes entre los que destacan Blockchain, Internet de las Cosas (IoT) y el Cloud
Computing.
También se analiza la seguridad en la convergencia tecnológica. Finalmente se estudian los modelos de automatización industrial y de negocio. Se tiene en cuenta estrategias corporativas, modelos de negocio, gestión de activos y recursos y modelos de automatización.