Autor: Carlos Rodríguez; Fernando Sánchez; Luis A. Menéndez García
Páginas: 152
Año: 2023
Edición: 1
Editorial: Alfaomega – Marcombo
Apoyos:
Presentación:
Nivel:
Encuadernación: Rústica
$388
Hay existencias
Autor: Carlos Rodríguez; Fernando Sánchez; Luis A. Menéndez García
Páginas: 152
Año: 2023
Edición: 1
Editorial: Alfaomega – Marcombo
Apoyos:
Presentación:
Nivel:
Encuadernación: Rústica
Hay existencias
Esta obra aborda los contenidos relativos al módulo profesional Programación de Inteligencia Artificial del Curso de especialización en Inteligencia Artificial y Big Data, según el Real Decreto 279/2021, de 20 de abril.
Su contenido respeta los resultados de aprendizaje y los criterios de evaluación del título, que se afrontan desde una perspectiva concordante con todos los itinerarios de ingreso. Se presenta la estructura de un programa informático, las características de los lenguajes de programación (de marcado y etiquetado), y las bibliotecas más utilizadas para el desarrollo de aplicaciones de Inteligencia Artificial. Introduce los escenarios y las plataformas más habituales (AWS, IBM Watson o TensorFlow).
En cada unidad, destacan esquemas, imágenes, ejercicios resueltos que ayudan al alumno en su proceso de enseñanza-aprendizaje. El libro se complementa con una guía didáctica, exclusiva para docentes, que incluye la programación de módulo y del aula, el solucionario y recursos didácticos y actividades de ampliación que el profesor podrá utilizar como material adicional.
Luis Alfonso Menéndez García: ingeniero Industrial por la ETSII de Gijón y doctor por la Universidad de León. Ingeniero de procesos especiales en el departamento de I+D de una importante empresa. Colabora en la investigación relacionada con el aprendizaje automático con las Universidades de Oviedo y de León.
Fernando Sánchez Lasheras: ingeniero industrial, doctor por la Universidad de Oviedo. Profesor titular adscrito al área de Matemática Aplicada del Departamento de Matemáticas de la Universidad de Oviedo. Autor de numerosos artículos y libros sobre aplicaciones de la inteligencia artificial y aprendizaje automático para Ciencias de la Salud e Ingeniería.
Carlos Rodríguez Muiños: ingeniero industrial, doctor y máster en formación del profesorado de ESO, Bachillerato y FP por la Universidad de Oviedo, y en Simulación numérica en la Ingeniería por la UPM. Profesor asociado de la Universidad de Oviedo (proyectos de investigación en inteligencia artificial) y de FP en Automática y Robótica Industrial del Principado de Asturias. Miembro de “NVIDIA DLI UNIVERSITY AMBASSADOR PROGRAM”.
Unidad 1.Caracterización de lenguajes de programación. Idoneidad de los lenguajes en el desarrollo de la inteligencia artificial 1.1 Introducción 12 1.2 Estructura de un programa informático 12 1.3 Características de los lenguajes de programación 15 1.4 Determinación del lenguaje de programación más apropiado para el desarrollo de la aplicación 24 1.5 Características de los lenguajes de programación para el desarrollo de la inteligencia artificial 28 1.6 Lenguajes de marcado y etiquetado destacando la información que contienen sus etiquetas 57 Unidad 2. Desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial con entornos de modelado 2.1 Introducción 68 2.2 Plataformas de inteligencia artificial. Librerías y servicios 68 2.3 Entornos de modelado de inteligencia artificial 74 2.4 Las herramientas de modelado y el ciclo de vida de los proyectos de aprendizaje automático 75 2.5 Librerías, algoritmos y modelos predefinidos. Azure Machine Learning Studio 76 2.6 Modelado de redes neuronales. Módulos predefinidos. TensorFlow 88 2.7 Herramientas de generación de código para crear software con comportamiento inteligente 92 Unidad 3. Mejoras en los negocios integrando la convergencia tecnológica 3.1 Introducción 106 3.2 La convergencia tecnológica. Ventajas de unificar procesos, servicios, herramientas, métodos y sectores 107 3.3 Ejes de la convergencia tecnológica 110 3.4 Elementos de la convergencia tecnológica 110 3.5 Impactos, ventajas y desventajas de la convergencia tecnológica 112 3.6 La inteligencia artificial en el contexto de la Industria 4.0 114 3.7 Sistemas que facilitan la conexión tecnológica 115 3.8 Seguridad en los negocios 118 3.9 Toma de decisiones estratégicas en un negocio conectado 120 Unidad 4. Modelos de automatización industrial y de negocio relacionados con los resultados de las empresas 4.1 Introducción 124 4.2 Las revoluciones industriales y los niveles de automatización 124 4.3 Estrategias corporativas. Tendencias 125 4.4 Modelos de negocio. Tendencias 129 4.5 Gestión de activos y recursos. Tendencias 135 4.6 Modelos de automatización. Tendencias 138 4.7 Hacia la Industria 5.0 147
Peso | .350 kg |
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Dimensiones | 2 cm |