Inteligencia Artificial: Un Enfoque Moderno
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| Inteligencia Artificial: Un Enfoque Moderno | ||
|---|---|---|
| de Stuart J. Russell y Peter Norvig | ||
| Género | No ficción | |
| Idioma | Inglés | |
| Título original | Artificial Intelligence | |
| Editorial | Prentice Hall | |
| Fecha de publicación | 1995 | |
Inteligencia Artificial: Un Enfoque Moderno es un libro de texto universitario sobre inteligencia artificial, escrito por Stuart J. Russell y Peter Norvig. Se publicó por primera vez en 1995 y la tercera edición del libro fue publicada el 11 de diciembre de 2009. Se utiliza en más de 1100 universidades en todo el mundo[1] y ha sido llamado "el libro de texto de inteligencia artificial más popular en el mundo".[2] Se considera el texto estándar en el campo de la inteligencia artificial.[3]
El libro está destinado a una audiencia de pregrado, pero también se puede utilizar para estudios de posgrado con la sugerencia de añadir algunas de las fuentes principales enumeradas en la extensa bibliografía.
- 1.ª 1995
- 2.ª 2003
- 3.ª 2010
- 4.ª 2020
Estructura de la 3.ª edición
Inteligencia Artificial: Un Enfoque Moderno se divide en siete partes con un total de 27 capítulos.[4] Los autores afirman que se trata de un texto grande que llevaría dos semestres para cubrir,[5] teniendo en cuenta todos los capítulos y proyectos.
- Parte I: Inteligencia Artificial - Establece el escenario para las siguientes secciones viendo los sistemas de inteligencia artificial como agentes inteligentes que pueden decidir qué acciones tomar y cuándo tomarlas.
- Parte II: Resolución de problemas - Se centra en los métodos para decidir qué acción tomar cuando se necesita pensar varios pasos por delante, como jugar un juego de ajedrez.
- Parte III: Conocimiento, razonamiento y planificación - Discute maneras de representar el conocimiento sobre el ambiente de los agentes inteligentes y cómo razonar lógicamente con ese conocimiento.
- Parte IV: Conocimiento y razonamiento inciertos - Esta sección es análoga a la Parte III, pero trata del razonamiento y la toma de decisiones en presencia de incertidumbre en el medio ambiente.
- Parte V: Aprendizaje - Describe formas de generar conocimiento requerido por los componentes de toma de decisiones e introduce un nuevo componente, la red neuronal.
- Parte VI: Comunicarse, percibir y actuar - Se concentra en las formas en que un agente inteligente puede percibir su entorno, ya sea por el tacto o la visión.
- Part VII: Conclusiones - Considera el pasado y el futuro de la IA al discutir lo que realmente es y por qué ha tenido éxito hasta cierto punto. También los puntos de vista de los filósofos que creen que la inteligencia artificial nunca puede tener éxito son discutidos.
