Inteligencia Artificial Aplicada a Robótica y Automatización: 1 (Alfaomega)

La inteligencia artificial (IA) es la ciencia y la ingeniería de las máquinas que actúan de manera inteligente, cuando las máquinas pueden tomar decisiones adecuadas en circunstancias inciertas y mejorar su comportamiento en función de sus experiencias. La IA es una disciplina con un nivel de madurez muy alto. No se puede cuestionar su potencial, aplicabilidad e impacto en nuestra sociedad. Prácticamente todos en nuestros hogares, lugares de trabajo o lugares públicos, sin darnos cuenta, utilizamos dispositivos inteligentes que nos facilitan la vida, amplían nuestras capacidades y nos liberan de tareas peligrosas, engorrosas y agotadoras. En muchos países, la IA es un campo de investigación y aplicación con avances notables. Esta tecnología horizontal contribuye al desarrollo sostenible de dichos países. Constituye un espacio de grandes oportunidades para el desarrollo científico, pero sobre todo, tecnológico e innovador para la apertura de nuevos mercados y negocios. Hoy en día, la IA tiene un gran impacto en diversas carreras profesionales como la ingeniería en sistemas informáticos, la licenciatura en informática y ciencias de la computación, la electrónica, la robótica, la mecatrónica, el control y la automatización, entre otras. Con este libro aprenderás diferentes aspectos de la IA: o Aprendizaje automático mediante regresión lineal. Tipos de aprendizaje: supervisado, semi-supervisado, no supervisado y refuerzo. o Discriminación lineal y regresión logística. o Procesado y acondicionamiento de imagen, procesado de ruido y mejora de contraste. Así como tipos de filtros: media aritmética, media gaussiana y mediana. o Reconocimiento de objetos, segmentación de imágenes, umbralización manual y automática, Otsu y método de mínimo error. Post-filtrado de imágenes y descripción, detección y reconocimiento de objetos. o Perceptrón y su entrenamiento, arquitectura básica del ARN, modelos de neuronas artificiales, ADELINE y la regla Delta, perceptrón sigmoidal. Perceptrón multicapa y redes neuronales convolucionales. No esperes más: obtén tu copia, aprende todo sobre IA y dale una mejor calidad a tu vida. Juan Humberto Sossa Azuela: PhD del Instituto Politécnico de Grenoble, Francia. Profesor-investigador del Instituto Politécnico Nacional y jefe del Laboratorio de Robótica y Mecatrónica del CIC-IPN. Miembro del SNI-3. Con 37 años de experiencia en docencia e investigación. Recibe el premio Lázaro Cárdenas y el premio honorífico universitario Enrique Díaz de León de la Universidad de Guadalajara. Cátedras patrimoniales en la Universidad Autónoma de Ciudad Juárez y Universidad del Valle de Atemajac. Fernando Reyes Cortés: Licenciado en Electrónica (BUAP), cuenta con Maestría en Ciencias con Especialidad en Electrónica del INAOE y Doctor en Ciencias en Electrónica y Telecomunicaciones del CICESE. Asimismo, es miembro del Sistema Nacional de Investigadores, Nivel II. Premio del Estado de Puebla y Mérito Civil en Ciencias de la Ingeniería por el Ayuntamiento de Puebla.

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