Programación de Inteligencia Artificial
Rodríguez, Carlos / Sánchez, Fernando / Menéndez, Luis Alfonso
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 iti...
Sinopsis
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?.
Índice
Unidad 1. Caracterización de lenguajes de
programación. Idoneidad de los lenguajes
en el desarrollo de la inteligencia artificial 11
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 67
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 105
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 123
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
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