Este libro es un documento de referencia cuyo objetivo es poner en práctica nociones presentadas durante las sesiones teóricas, a lo largo de un curso de introducción a la inteligencia artificial, sirviendo de guía, ayuda y complemento a las sesiones de laboratorio. Se incorporan conceptos teóricos que apoyan el aprendizaje de las materias relacionadas con: programación simbólica (LISP), búsqueda (heurística, juegos, etc.), sistemas expertos y sistemas basados en el conocimiento (CLIPS), lenguaje natural, sistemas difusos (FuzzClips) y visión artificial (VISTA).
- Cover
- ÍNDICE GENERAL
- I: LISP
- 1 LISP
- 1.1 Introducción
- 1.2 Lisp como lenguaje simbólico
- 1.3 Manejo de listas
- 1.4 Operadores
- 1.5 Control en la secuencia
- 1.6 Interactuando con el exterior
- 1.7 Ejercicios sobre LISP
- 2 Búsqueda heurística
- 2.1 Introducción al problema
- 2.2 Conocimientos teóricos
- 2.3 Representación del contorno
- 2.4 Formulación del espacio de estados
- 2.5 Búsqueda heurística
- 2.6 Técnica de ajuste de pesos
- 2.7 Relajación de la admisibilidad
- 3 Propagación de restricciones
- 3.1 Introducción al problema
- 3.2 Elección y definición de las estructuras de datos
- 3.3 Propagación de las restricciones
- 4 Búsqueda en juegos
- 4.1 Introducción
- 4.2 Interfaz
- 4.3 Representación de estado
- 4.4 Reglas de producción
- 4.5 Estrategia de control
- 4.6 Generación del árbol de juego
- 4.7 Actualización de estado
- II: CLIPS
- 5 CLIPS
- 5.1 Introducción
- 5.2 Entorno de aplicación
- 5.3 Tipos de datos
- 5.4 Constructores
- 5.5 Funciones y acciones
- 5.6 Comandos
- 5.7 Ejercicios sobre CLIPS
- 6 Procesamiento de lenguaje natural
- 6.1 Análisis morfológico
- 6.2 Análisis sintáctico
- III: FUZZYCLIPS
- 7 FUZZYCLIPS
- 7.1 Introducción
- 7.2 Declaración de variables difusas
- 7.3 Modificadores y expresiones lingüísticas
- 7.4 Utilización de hechos fuzzy
- 7.5 Técnicas de inferencia
- 7.6 Inserción de varios hechos
- 7.7 Defuzzyficacion
- 7.8 Funciones de FuzzyClips
- 8 Sistema experto difuso
- 8.1 Problema del aparcamiento automático
- 8.2 Desarrollo de la implementación
- IV: VISTA
- 9 VISTA
- 9.1 Conceptos generales
- 9.2 Tipos de datos
- 9.3 Bucle general de procesamiento
- 9.4 Rutinas de procesamiento
- 9.5 Aplicaciones de Vista
- 9.6 Ejercicios sobre Vista
- 10 Reconocimiento de caracteres
- 10.1 Reconocimiento de caracteres
- 10.2 Método propuesto
- 11 Obtención de esqueletos
- 11.1 Algoritmo de adelgazamiento
- 11.2 Desarrollo de la implementación
- Índice de Materias
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