Inteligencia Artificial : Métodos, Técnicas y Aplicaciones

Inteligencia artificial: métodos, técnicas y aplicaciones
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	Índice general
		Prólogo
		Parte I
			Capítulo 1
				1.1 Introducción
				1.2 La IA como Ciencia y como IC
				1.3 Perspectiva histórica: fundamentos y metodología
				1.4 Paradigmas actuales en IA
				1.5 El conocer humano y el conocer de las máquinas
				1.6 Algunas sugerencias
				1.7 Resumen
				Referencias
		Parte II
			Capítulo 2
				2.1 Introducción: ¿Por qué la Lógica?
				2.2 Lógica proposicional
				2.3 Lógica de primer orden
				2.4 Extensiones de las lógicas clásicas
				2.5 Aplicaciones: el ejemplo de las lógicas temporales
				2.6 Ejercicios resueltos
				2.7 Ejercicios propuestos
				Referencias
			Capítulo 3
				3.1 Introducción
				3.2 Componentes básicos de los SBR
				3.3 Inferencia
				3.4 Técnicas de equiparación
				3.5 Técnicas de resolución de con.ictos
				3.6 Ventajas e inconvenientes
				3.7 Dominios de aplicación
				3.8 Resumen
				3.9 Ejercicios resueltos
				3.10 Ejercicios propuestos
				Referencias
			Capítulo 4
				4.1 Introducción
				4.2 Redes semánticas
				4.3 Inferencia de conocimiento en redes semánticas
				4.4 Marcos
				4.5 Inferencia de conocimiento en SBM
				4.6 Resumen
				4.7 Ejercicios resueltos
				4.8 Ejercicios propuestos
				Referencias
			Capítulo 5
				5.1 Introducción
				5.2 Ontologías: de.nición y componentes
				5.3 Una metodología para el desarrollo de ontologías: METHONTOLOGY
				5.4 Cómo construir una ontología legal conWebODE
				5.5 Otros métodos y herramientas para desarrollar ontologías
				5.6 Lenguajes de implementación de ontologías
				5.7 Resumen
				5.8 Ejercicios resueltos
				5.9 Ejercicios propuestos
				Referencias
			Capítulo 6
				6.1 Introducción
				6.2 Conceptos básicos de la teoría de la probabilidad
				6.3 Una introducción a las redes bayesianas
				6.4 Razonamiento con redes bayesianas
				6.5 Referencias bibliográ.cas y software
				6.6 Ejercicios propuestos
				Referencias
			Capítulo 7
				7.1 Introducción
				7.2 Conjuntos borrosos
				7.3 Semántica de los conjuntos borrosos
				7.4 Teorías de conjuntos borrosos
				7.5 Variable lingüística
				7.6 Principio de extensión
				7.7 Relaciones borrosas
				7.8 El condicional
				7.9 Cuali.cación lingüística
				7.10 Razonamiento borroso
				7.11 Cuanti.cación
				7.13 Resumen
				7.14 Ejercicios resueltos
				7.15 Ejercicios propuestos
				Referencias
		Parte III
			Capítulo 8
				8.1 Introducción
				8.2 Algunos ejemplos
				8.3 Formulación de problemas de búsqueda
				8.4 Métodos de búsqueda sin información
				8.5 Resumen
				8.6 Ejercicios resueltos
				8.7 Ejercicios propuestos
				Referencias
			Capítulo 9
				9.1 Introducción
				9.2 Búsqueda primero el mejor
				9.3 El algoritmo A*
				9.4 Búsqueda con memoria limitada
				9.5 Algoritmos voraces
				9.6 Algoritmos de rami.cación y poda
				9.7 Algoritmos de mejora iterativa o búsqueda local
				9.8 Resumen
				9.9 Ejercicios resueltos
				9.10 Ejercicios propuestos
				Referencias
			Capítulo 10
				10.1 Introducción
				10.2 De.niciones y conceptos básicos
				10.3 Ejemplos de CSP y su modelización
				10.4 Técnicas CSP
				10.5 Heurísticas de búsqueda
				10.6 Extensiones de CSP
				10.7 Lecturas recomendadas
				10.8 Resumen
				10.9 Ejercicios resueltos
				10.10 Ejercicios propuestos
				Referencias
			Capítulo 11
				11.1 Introducción
				11.2 Un algoritmo genético simple
				11.3 Fundamentos de los algoritmos genéticos
				11.4 Diseño de algoritmos evolutivos
				11.5 Lecturas recomendadas
				11.6 Resumen
				11.7 Ejercicios resueltos
				11.8 Ejercicios propuestos
				Referencias
		Parte IV
			Capítulo 12
				12.1 Introducción
				12.2 Elementos básicos de un sistema de diagnosis
				12.3 Diagnosis basada en árboles de fallos
				12.4 Diagnosis basada en modelos de clasi.cación simbólica
				12.5 Diagnosis basada en modelos: la aproximación basada en consistencia
				12.6 Métodos y modelos para la diagnosis
				12.7 Resumen
				12.8 Lecturas recomendadas
				12.9 Ejercicios Propuestos
				Referencias
			Capítulo 13
				13.1 Introducción
				13.2 Problema de plani.cación
				13.3 Lenguaje de plani.cación PDDL
				13.4 Plani.cación en un espacio de estados
				13.5 Plani.cación de orden parcial
				13.6 Plani.cación basada en grafos de plani.cación
				13.7 Plani.cación basada en satisfacibilidad
				13.8 Plani.cación para el mundo real
				13.9 Lecturas recomendadas
				13.10 Ejercicios resueltos
				13.11 Ejercicios propuestos
				Referencias
			Capítulo 14
				14.1 Introducción
				14.2 Conceptos fundamentales
				14.3 Métodos genéricos para control
				14.4 Control borroso
				14.5 Arquitecturas y herramientas
				14.6 Arquitecturas de pizarra
				14.7 Sistemas en tiempo real basados en conocimiento
				14.8 Lecturas recomendadas
				14.9 Resumen
				14.10 Ejercicios propuestos
				Referencias
		Parte V
			Capítulo 15
				15.1 Introducción
				15.2 Métodos de aprendizaje supervisado
				15.3 Métodos de aprendizaje no supervisados
				15.4 Máquina de Vectores Soporte
				15.5 Resumen
				15.6 Ejercicios propuestos
				Referencias
			Capítulo 16
				16.1 Introducción
				16.2 Conceptos básicos
				16.3 Los datos de partida
				16.4 Técnicas de agrupamiento jerárquico
				16.5 Técnicas de agrupamiento particional
				16.6 Nuevos resultados y extensiones
				16.7 Técnicas de agrupamiento borroso
				16.8 Herramientas software para el agrupamiento
				16.9 Lecturas recomendadas
				16.10 Resumen
				16.11 Ejercicios propuestos
				Referencias
			Capítulo 17
				17.1 Introducción
				17.2 Inducción de árboles de decisión
				17.3 Aprendizaje de reglas por cobertura
				17.4 Reestructuración de reglas
				17.5 Otras aplicaciones de los árboles de decisión
				17.6 Extensiones de árboles y reglas de decisión
				17.7 Sistemas y aplicabilidad
				17.8 Lecturas recomendadas
				17.9 Resumen
				17.10 Ejercicios resueltos
				17.11 Ejercicios propuestos
				Referencias
			Capítulo 18
				18.1 Introducción
				18.2 Técnicas de extracción de reglas a partir de modelos de caja negra
				18.3 Técnicas de extracción de reglas sobre redes neuronales
				18.4 Técnicas de extracción de reglas sobre otros paradigmas
				18.5 Técnicas de extracción de reglas borrosas
				18.6 Lecturas recomendadas
				18.7 Resumen
				18.8 Ejercicios resueltos
				18.9 Ejercicios propuestos
				Referencias
		Parte VI
			Capítulo 19
				19.1 Introducción a la Ingeniería del Conocimiento
				19.2 Adquisición del conocimiento
				19.3 Sistemas basados en conocimiento
				19.4 Métodos de desarrollo de sistemas basados en conocimiento
				19.5 Construcción de sistemas basados en conocimiento usando CommonKADS
				19.6 Lecturas recomendadas
				19.7 Resumen
				19.8 Ejercicio propuesto
				Referencias
			Capítulo 20
				20.1 Introducción
				20.2 Arquitecturas de agentes
				20.3 Sociedades de agentes
				20.4 Comunicación entre agentes
				20.5 Métodos, herramientas y plataformas
				20.6 Aplicaciones de los agentes
				20.7 Ejercicios resueltos: Análisis y diseño de un SMA
				20.8 Ejercicios propuestos
				Referencias
			Capítulo 21
				21.1 Introducción
				21.2 Veri.cación de sistemas inteligentes
				21.3 Validación de sistemas inteligentes
				21.4 Métodos cuantitativos de validación
				21.5 Síntesis metodológica del proceso de validación
				21.6 Resumen
				21.7 Ejercicios resueltos
				21.8 Ejercicios propuestos
				Referencias
			Capítulo 22
				22.1 Introducción
				22.2 Sistemas de Razonamiento Basado en Casos
				22.3 Elementos de un SRBC
				22.4 El ciclo RBC. Etapas-RE
				22.5 Aplicaciones de los sistemas RBC
				22.6 Herramientas para el desarrollo de SRBC
				22.7 Lecturas recomendadas y recursos en Internet
				22.8 Resumen
				22.9 Ejercicios resueltos
				22.10 Ejercicios propuestos
				Referencias
			Capítulo 23
				23.1 Introducción
				23.2 Modelos estadísticos
				23.3 Modelos geométricos de la decisión
				23.4 Aprendizaje de clasi.cadores lineales
				23.5 Aprendizaje de clasi.cadores no lineales
				23.6 Selección de características
				23.7 Validación y comparación de clasi.cadores
				23.8 Ejercicios propuestos
				Referencias