INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A ROBÓTICA Y AUTOMATIZACIÓN

La inteligencia artificial (IA) es la ciencia y la ingeniería de las máquinas que actúan de manera inteligente, cuando son las máquinas capaces de tomar decisiones apropiadas en circunstancias inciertas y mejorar su comportamiento a partir de sus experiencias. La IA es una disciplina con un nivel de madurez muy alto. No se puede poner en tela de juicio su potencial, aplicabilidad e impacto en nuestra sociedad. Prácticamente todos en nuestras casas, lugares de trabajo o públicos, sin darnos cuenta, utilizamos dispositivos inteligentes que nos hacen la vida más fácil, amplían nuestras capacidades, y nos liberan de tareas peligrosas, engorrosas y cansadas. En muchos países, la IA es un campo de investigación y aplicación con avances notorios. Esta tecnología horizontal contribuye al desarrollo sostenible de tales 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 enorme impacto en diversas carreras profesionales como ingeniería en sistemas computacionales, licenciatura en informática y ciencias de la computación, electrónica, robótica, mecatrónica, control y automatización, entre otras. Con este libro aprenderá diferentes aspectos de la IA: o Aprendizaje de máquinas utilizando regresión lineal. Tipos de aprendizaje: supervisado, semisupervisado, no supervisado y por reforzamiento. o Discriminación lineal y regresión logística. o Tratamiento y acondicionamiento de imágenes, procesamiento de ruido y mejorado de contrastes. Así como tipos de filtros: promedio aritmético, promedio gaussiano y mediano. o Reconocimiento de objetos, segmentación de imágenes, umbralado manual y automático, método Otsu y del mínimo error. Posfiltrado de imágenes y descripción de objetos, detección y reconocimiento. o Perceptrón y su entrenamiento, arquitectura básica de RNA, modelos de neuronas artificiales, la ADELINE y la regla Delta, perceptrón sigmoidal. Perceptrón multicapa y redes neuronales convolucionales. No espere más: hágase con su ejemplar, conozca todo sobre la IA y brinde a su vida una mejor calidad. Juan Humberto Sossa Azuela: PhD por el 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. Presea Lázaro Cárdenas y el galardón 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), tiene Maestría en Ciencias con Especialidad en Electrónica por el INAOE y es doctor en Ciencias en Electrónica y Telecomunicaciones por el CICESE. Asimismo, es miembro del Sistema Nacional de Investigadores, Nivel II. Premio Estatal Puebla y Mérito Civil en Ciencias de la Ingeniería por el Ayuntamiento de la Ciudad de Puebla.

Reseña del Editor