Material de Libre Acceso.

Esta es una obra completa sobre los temas más importantes de la Inteligencia artificial que se emplean en ingeniería, los expone de manera sencilla y accesible con múltiples aplicaciones, este libro ayudará a los lectores a desarrollar un amplio conocimiento del comportamiento de los sistemas de IA aplicada a control, instrumentación y modelado de sistemas así como de las herramientas necesarias para analizar e implementar estos sistemas. Presenta gráficas e ilustraciones que refuerzan los principios expuestos a lo largo del texto. Cuenta con ejemplos completamente desarrollados en MATLAB ®, que permiten una mejor comprensión de los temas expuestos.

Este libro está dirigido a profesores, alumnos y profesionistas de cualquier disciplina de la ingeniería, que busquen entender y aplicar los conocimientos avanzados de inteligencia artificial en su área de acción correspondiente de una manera sencilla y amigable.

Ventajas
Cada capítulo contiene: Una amplia cobertura, enfoque práctico y aplicado con objetivos bien definidos y puntualmente desarrollados. Incluye numerosos casos de estudios para el uso de modelos de sistemas que proporcionan un \\\"contexto del mundo real\\\" al fin de introducir al lector a las aplicaciones de la Inteligencia Artificial.
En la Web de la editorial encontrará archivos para descargar con todas las aplicaciones desarrolladas en el libro para las herramientas MATLAB® y Simulink®.

Aprenda
La teoría que sustenta a la lógica difusa, redes neurales, sistemas neuro-difusos, algoritmos genéticos.
La aplicación de la IA para el desarrollo de sistemas expertos, procesamiento del lenguaje natural, reconocimiento de modelos, aprendizaje de las máquinas, incertidumbre y lógica difusa, robótica, automatización y control.

Conozca
Cómo adecuar la solución de diferentes problemas en problemas de ingeniería.
Cómo emplear MATLAB® y Simulink®. para elaborar el diseño del sistema de IA.
Desarrolle sus habilidades y capacidades para
Solucionar problemas de ingeniería mediante el uso de los métodos de la IA.
Proponer y validar las mejores alternativas de solución.

CONTENIDO:

Capítulo 1 Inteligencia Artificial-Antecedentes De La Inteligencia Artificial-Ramas Que Componen La Inteligencia Artificial-Lógica Difusa-Redes Neurales Artificiales-Algoritmos Genéticos-Ejemplos-Aplicaciones-Capítulo 2 Lógica Difusa-Conceptos De Lógica Booleana Y Difusa-Lógica Booleana-Lógica Difusa-Principio De Extensión-Números Difusos-Relaciones Nítidas Y Difusas-Controladores Difusos-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 2 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 e 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-Capítulo5 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 Convencional Binario-Algoritmo Generacion 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