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inteligencia artificial con aplicaciones a la ingenieria
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[Imagen: 118.png]

Esta es una obra completa sobre los temas más importantes de la Inteligencia artificial que se emplean en ingeniería; está dirigida a profesores, alumnos y profesionales de las diversas ramas de la tecnología, que busquen entender y aplicar los conocimientos avanzados de inteligencia artificial en su área de acción correspondiente de una manera sencilla y amigable.
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.

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.

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.

Presenta gráficas, ilustraciones y numerosos ejemplos desarrollados en MATLAB, que permiten una mejor comprensión de lo expuesto.

Aprenda: La teoría que sustenta a la lógica difusa, redes neurales, sistemas neuro-difusos, algoritmos genÚticos. 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 mÚtodos de la IA. Proponer y validar las mejores alternativas de solución. En la Web de la editorial encontrará archivos para descargar con todas las aplicaciones desarrolladas en el libro para las herramientas MATLAB y Simulink.

Código:
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

fuente: elsolucionario.net

#2
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Hola.

Trata de no hacer mucho copy y paste, además de dejar la fuente original.

Saludos.
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No doy soporte por MP! Para eso esta el foro Guiño


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#3
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esta bien perdona

#4
0
y el link?
♪Desde hoy las emisoras las detesto, por estar tocando cancioncitas de amor♫
♪ La television hace daño! que mueran las novelas de amor♫



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