Autor: Rodríguez, Carlos; Sánchez, Fernando; Menéndez, Luis Alfonso
Edición 1ra.
Año: 2024
Editorial: Alfaomega – Marcombo
Programación de Inteligencia Artificial
$40.230
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Descripción
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.
Contenido
Unidad 1. Caracterización de lenguajes de programación.
Idoneidad de los lenguajes en el desarrollo de la Inteligencia Artificial
1.1. Introducción
1.2. Estructura de un programa informático
1.3 Determinación del lenguaje de programación más apropiado
para el desarrollo de la aplicación
1.4 Características de los lenguajes de programación
1.5 Lenguajes de marcado y etiquetado destacando la información que contienen sus etiquetas
Unidad 2. Desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial con entornos de modelado
2.1. Introducción
2.2. Plataformas de inteligencia artificial. Librerías y servicios.
2.3. Entorno de modelado de Inteligencia Artificial.
2.4. Herramientas de modelado y el ciclo de vida de los proyectos de aprendizaje automático.
2.5. Librerías, algoritmos y modelos predefinidos. Azure Machine Learning Studio
2.6. Modelado de redes neuronales. Módulos predefinidos.
TensorFlow
2.7. Herramientas de generación de código para crear software con comportamiento inteligente
Unidad 3. Mejoras en los negocios integrando convergencia tecnológica
3.1. Introducción
3.2. Ventajas de unificar procesos, servicios, herramientas, métodos y sectores
3.3. Convergencia tecnológica
3.4. Sistemas que facilitan la conexión tecnológica
3.5. Seguridad en los negocios
3.6. Toma de decisiones estratégicas en un negocio conectado
Unidad 4. Modelos de automatización industrial y de negocio relacionados con los resultados de las empresas
4.1. Estrategias corporativas. Tendencias.
4.2. Modelos de negocio. Tendencias.
4.3. Gestión de activos y recursos. Tendencias.
4.4. Modelos de automatización. Tendencias
