Info
- Utilizzare la checkbox di selezione a fianco di ciascun documento per attivare le funzionalità di stampa, invio email, download nei formati disponibili del (i) record.
Advances in Artificial Intelligence : 12th Biennial Conference of the Canadian Society for Computational Studies of Intelligence, AI'98, Vancouver, BC, Canada, June 18-20, 1998, Proceedings / edited by Robert E. Mercer, Eric Neufeld
| Advances in Artificial Intelligence : 12th Biennial Conference of the Canadian Society for Computational Studies of Intelligence, AI'98, Vancouver, BC, Canada, June 18-20, 1998, Proceedings / edited by Robert E. Mercer, Eric Neufeld |
| Edizione | [1st ed. 1998.] |
| Pubbl/distr/stampa | Berlin, Heidelberg, : Springer Berlin Heidelberg, : Imprint : Springer, 1998 |
| Descrizione fisica | 1 recurso en línea (XII, 471 p.) |
| Disciplina | 006.3 |
| Altri autori (Persone) |
MercerRobert E
NeufeldEric |
| Collana | Lecture Notes in Artificial Intelligence |
| Soggetto topico | Inteligencia artificial |
| Soggetto non controllato | Inteligencia artificial |
| ISBN | 9783540645757 |
| Classificazione | C1230 |
| Formato | Materiale a stampa  |
| Livello bibliografico | Monografia |
| Lingua di pubblicazione | eng |
| Nota di contenuto | Sokoban: Evaluating standard single-agent search techniques in the presence of deadlock -- A heuristic incremental modeling approach to course timetabling -- Planning strategy representation in DoLittle -- Establishing logical connectivity between query keywords and database contents -- Test-driving tanka: Evaluating a semi-automatic system of text analysis for knowledge acquisition -- An object indexing methodology as support to object recognition -- Oracles and assistants: Machine learning applied to network supervision -- A common multi-agent testbed for diverse seamless personal information networking applications -- A hybrid genetic algorithm for the vehicle routing problem with time windows -- Maintaining genetic diversity in genetic algorithms through co-evolution -- The effect of genetic operator probabilities and selection strategies on the performance of a genetic algorithm -- The impact of external dependency in genetic programming primitives -- Quality control in the concept learning process -- Grapheme generation in learning to read english words -- A trainable bracketer for noun modifiers -- Lessons learned in the development and implementation of a bilingual nationally accessible knowledge-based system -- Selecting the next action with constraints -- Poker as a testbed for AI research -- Fault prediction in the telephone access loop using a neural network -- Learning english syllabification rules -- Characterizing tractable CSPs -- An attribute redundancy measure for clustering -- On the complexity of VLSI-friendly neural networks for classification problems -- String clustering and statistical validation of clusters -- Finding partitions for learning control of dynamic systems -- A relational modeling of cognitive maps -- Distance constraint arrays: A model for reasoning on intervals with qualitative and quantitative distances -- Revising Timegraph-II -- Temporally invariant junction tree for inference in dynamic bayesian network -- Utility theory-based user models for intelligent interface agents -- A hybrid convergent method for learning probabilistic networks -- Relational concepts and the fourier transform: An empirical study -- ELEM2: A learning system for more accurate classifications -- Sequential instance-based learning -- Predicate invention from a few examples. |
| Record Nr. | UNISA-996466080303316 |
| Berlin, Heidelberg, : Springer Berlin Heidelberg, : Imprint : Springer, 1998 | ||
| Materiale a stampa | ||
| Lo trovi qui: Univ. di Salerno | ||
| ||
Advances in Artificial Intelligence : 12th Biennial Conference of the Canadian Society for Computational Studies of Intelligence, AI'98, Vancouver, BC, Canada, June 18-20, 1998, Proceedings / edited by Robert E. Mercer, Eric Neufeld
| Advances in Artificial Intelligence : 12th Biennial Conference of the Canadian Society for Computational Studies of Intelligence, AI'98, Vancouver, BC, Canada, June 18-20, 1998, Proceedings / edited by Robert E. Mercer, Eric Neufeld |
| Edizione | [1st ed. 1998.] |
| Pubbl/distr/stampa | Berlin, Heidelberg, : Springer Berlin Heidelberg, : Imprint : Springer, 1998 |
| Descrizione fisica | 1 recurso en línea (XII, 471 p.) |
| Disciplina | 006.3 |
| Altri autori (Persone) |
MercerRobert E
NeufeldEric |
| Collana | Lecture Notes in Artificial Intelligence |
| Soggetto topico | Inteligencia artificial |
| Soggetto non controllato | Inteligencia artificial |
| ISBN | 9783540645757 |
| Classificazione | C1230 |
| Formato | Materiale a stampa |
| Livello bibliografico | Monografia |
| Lingua di pubblicazione | eng |
| Nota di contenuto | Sokoban: Evaluating standard single-agent search techniques in the presence of deadlock -- A heuristic incremental modeling approach to course timetabling -- Planning strategy representation in DoLittle -- Establishing logical connectivity between query keywords and database contents -- Test-driving tanka: Evaluating a semi-automatic system of text analysis for knowledge acquisition -- An object indexing methodology as support to object recognition -- Oracles and assistants: Machine learning applied to network supervision -- A common multi-agent testbed for diverse seamless personal information networking applications -- A hybrid genetic algorithm for the vehicle routing problem with time windows -- Maintaining genetic diversity in genetic algorithms through co-evolution -- The effect of genetic operator probabilities and selection strategies on the performance of a genetic algorithm -- The impact of external dependency in genetic programming primitives -- Quality control in the concept learning process -- Grapheme generation in learning to read english words -- A trainable bracketer for noun modifiers -- Lessons learned in the development and implementation of a bilingual nationally accessible knowledge-based system -- Selecting the next action with constraints -- Poker as a testbed for AI research -- Fault prediction in the telephone access loop using a neural network -- Learning english syllabification rules -- Characterizing tractable CSPs -- An attribute redundancy measure for clustering -- On the complexity of VLSI-friendly neural networks for classification problems -- String clustering and statistical validation of clusters -- Finding partitions for learning control of dynamic systems -- A relational modeling of cognitive maps -- Distance constraint arrays: A model for reasoning on intervals with qualitative and quantitative distances -- Revising Timegraph-II -- Temporally invariant junction tree for inference in dynamic bayesian network -- Utility theory-based user models for intelligent interface agents -- A hybrid convergent method for learning probabilistic networks -- Relational concepts and the fourier transform: An empirical study -- ELEM2: A learning system for more accurate classifications -- Sequential instance-based learning -- Predicate invention from a few examples. |
| Record Nr. | UNINA-9910144911203321 |
| Berlin, Heidelberg, : Springer Berlin Heidelberg, : Imprint : Springer, 1998 | ||
| Materiale a stampa | ||
| Lo trovi qui: Univ. Federico II | ||
| ||
Inteligencia artificial avanzada / / Raúl Benítez [y otros 3]
| Inteligencia artificial avanzada / / Raúl Benítez [y otros 3] |
| Pubbl/distr/stampa | Barcelona : , : Editorial UOC, , 2013 |
| Descrizione fisica | 1 online resource (297 p.) |
| Disciplina | 006.3 |
| Altri autori (Persone) | BenítezRaúl |
| Collana | Manuales |
| Soggetto topico |
Artificial intelligence
Inteligencia artificial |
| ISBN | 84-9064-000-9 |
| Formato | Materiale a stampa |
| Livello bibliografico | Monografia |
| Lingua di pubblicazione | spa |
| Nota di contenuto |
Inteligencia artificial avanzada; Página legal; Autores; Índice; Capítulo I. Introducción a la inteligencia artificial; 1.Neuronas y transistores; 2.Breve historia de la IA; 3. Ámbitos de aplicación de la inteligencia artificial; Capítulo II. Recomendadores y agrupamientos; 1. Métricas y medidas de similitud; 1.1. Ejemplo de aplicación; 1.2. Distancia euclídea; 1.3. Correlación de Pearson; 1.4. Procesamiento de datos reales; 1.5. Conclusiones; 2.Recomendadores basados en memoria; 2.1. Conceptos generales; 2.2. Aproximaciones simples; 2.3. Recomendación ponderada; 2.4. Conclusiones
3. Algoritmos de agrupamiento (clustering)3.1. Ejemplo de aplicación; 3.2. Conceptos generales; 3.3. Agrupamiento jerárquico. Dendrogramas; 3.4. k-medios (kmeans); 3.5. c-medios difuso (Fuzzy c-means); 3.6. Agrupamiento espectral (spectral clustering); 3.7. Recomendadores basados en modelos; Capítulo III. Extracción y selección de atributos; 1. Técnicas de factorización matricial; 1.1. Descomposición en valores singulares (SVD); 1.2. Análisis de componentes principales (PCA); 1.3. Análisis de componentes independientes (ICA); 1.4. Factorización de matrices no-negativas (NMF) 2. Discriminación de datos en clases2.1. Análisis de discriminantes lineales (LDA); 3.Visualización de datos mutidimensionales; 3.1. Escalamiento multidimensional (MDS); Capítulo IV. Clasificación; 1. Introducción; 1.1. Categorización de textos; 1.2. Aprendizaje automático para clasificación; 1.3. Tipología de algoritmos para clasificación; 2. Métodos basados en modelos probabilísticos; 2.1. Naïve Bayes; 2.2. Máxima entropía; 3. Métodos basados en distancias; 3.1. kNN; 3.2. Clasificador lineal basado en distancias; 3.3. Clustering dentro de clases; 4. Métodos basados en reglas 4.1. Árboles de decisión4.2. AdaBoost; 5. Clasificadores lineales y métodos basados en kernels; 5.1. Clasificador lineal basado en producto escalar; 5.2. Clasificador lineal con kernel; 5.3. Kernels para tratamiento de textos; 5.4. Máquinas de vectores de soporte; 6. Protocolos de test; 6.1. Protocolos de validación; 6.2. Medidas de evaluación; 6.3. Tests estadísticos; 6.4. Comparativa de clasificadores; Capítulo V. Optimización; 1. Introducción; 1.1. Tipología de los métodos de optimización; 1.2. Características de los metaheurísticos de optimización 2. Optimización mediante multiplicadores de Lagrange2.1. Descripción del método; 2.2. Ejemplo de aplicación; 2.3. Análisis del método; 3. Recocción simulada; 3.1. Descripción del método; 3.2. Ejemplo de aplicación; 3.3. Análisis del método; 3.4. Código fuente en Python; 4. Algoritmos genéticos; 4.1. Descripción del método; 4.2. Ampliaciones y mejoras; 4.3. Ejemplo de aplicación; 4.4. Análisis del método; 4.5. Código fuente en Python; 5. Colonias de hormigas; 5.1. Descripción del método; 5.2. Ejemplo de aplicación; 5.3. Análisis del método; 5.4. Código fuente en Python 6. Optimización con enjambres de partículas |
| Record Nr. | UNINA-9910789257203321 |
| Barcelona : , : Editorial UOC, , 2013 | ||
| Materiale a stampa | ||
| Lo trovi qui: Univ. Federico II | ||
| ||
Inteligencia artificial avanzada / / Raúl Benítez [y otros 3]
| Inteligencia artificial avanzada / / Raúl Benítez [y otros 3] |
| Pubbl/distr/stampa | Barcelona : , : Editorial UOC, , 2013 |
| Descrizione fisica | 1 online resource (297 p.) |
| Disciplina | 006.3 |
| Altri autori (Persone) | BenítezRaúl |
| Collana | Manuales |
| Soggetto topico |
Artificial intelligence
Inteligencia artificial |
| ISBN | 84-9064-000-9 |
| Formato | Materiale a stampa |
| Livello bibliografico | Monografia |
| Lingua di pubblicazione | spa |
| Nota di contenuto |
Inteligencia artificial avanzada; Página legal; Autores; Índice; Capítulo I. Introducción a la inteligencia artificial; 1.Neuronas y transistores; 2.Breve historia de la IA; 3. Ámbitos de aplicación de la inteligencia artificial; Capítulo II. Recomendadores y agrupamientos; 1. Métricas y medidas de similitud; 1.1. Ejemplo de aplicación; 1.2. Distancia euclídea; 1.3. Correlación de Pearson; 1.4. Procesamiento de datos reales; 1.5. Conclusiones; 2.Recomendadores basados en memoria; 2.1. Conceptos generales; 2.2. Aproximaciones simples; 2.3. Recomendación ponderada; 2.4. Conclusiones
3. Algoritmos de agrupamiento (clustering)3.1. Ejemplo de aplicación; 3.2. Conceptos generales; 3.3. Agrupamiento jerárquico. Dendrogramas; 3.4. k-medios (kmeans); 3.5. c-medios difuso (Fuzzy c-means); 3.6. Agrupamiento espectral (spectral clustering); 3.7. Recomendadores basados en modelos; Capítulo III. Extracción y selección de atributos; 1. Técnicas de factorización matricial; 1.1. Descomposición en valores singulares (SVD); 1.2. Análisis de componentes principales (PCA); 1.3. Análisis de componentes independientes (ICA); 1.4. Factorización de matrices no-negativas (NMF) 2. Discriminación de datos en clases2.1. Análisis de discriminantes lineales (LDA); 3.Visualización de datos mutidimensionales; 3.1. Escalamiento multidimensional (MDS); Capítulo IV. Clasificación; 1. Introducción; 1.1. Categorización de textos; 1.2. Aprendizaje automático para clasificación; 1.3. Tipología de algoritmos para clasificación; 2. Métodos basados en modelos probabilísticos; 2.1. Naïve Bayes; 2.2. Máxima entropía; 3. Métodos basados en distancias; 3.1. kNN; 3.2. Clasificador lineal basado en distancias; 3.3. Clustering dentro de clases; 4. Métodos basados en reglas 4.1. Árboles de decisión4.2. AdaBoost; 5. Clasificadores lineales y métodos basados en kernels; 5.1. Clasificador lineal basado en producto escalar; 5.2. Clasificador lineal con kernel; 5.3. Kernels para tratamiento de textos; 5.4. Máquinas de vectores de soporte; 6. Protocolos de test; 6.1. Protocolos de validación; 6.2. Medidas de evaluación; 6.3. Tests estadísticos; 6.4. Comparativa de clasificadores; Capítulo V. Optimización; 1. Introducción; 1.1. Tipología de los métodos de optimización; 1.2. Características de los metaheurísticos de optimización 2. Optimización mediante multiplicadores de Lagrange2.1. Descripción del método; 2.2. Ejemplo de aplicación; 2.3. Análisis del método; 3. Recocción simulada; 3.1. Descripción del método; 3.2. Ejemplo de aplicación; 3.3. Análisis del método; 3.4. Código fuente en Python; 4. Algoritmos genéticos; 4.1. Descripción del método; 4.2. Ampliaciones y mejoras; 4.3. Ejemplo de aplicación; 4.4. Análisis del método; 4.5. Código fuente en Python; 5. Colonias de hormigas; 5.1. Descripción del método; 5.2. Ejemplo de aplicación; 5.3. Análisis del método; 5.4. Código fuente en Python 6. Optimización con enjambres de partículas |
| Record Nr. | UNINA-9910811281703321 |
| Barcelona : , : Editorial UOC, , 2013 | ||
| Materiale a stampa | ||
| Lo trovi qui: Univ. Federico II | ||
| ||
Inteligencia artificial y proceso judicial / / Jordi Nieva Fenoll
| Inteligencia artificial y proceso judicial / / Jordi Nieva Fenoll |
| Autore | Nieva Fenoll Jorge |
| Pubbl/distr/stampa | Madrid : , : Marcial Pons, , 2018 |
| Descrizione fisica | 1 recurso en línea (166 páginas) |
| Disciplina | 347.05 |
| Collana | Proceso y derecho |
| Soggetto topico |
Inteligencia artificial
Error judicial Justicia electrónica Judicial process - Automation Courts - Information technology |
| Soggetto genere / forma | Libros electronicos. |
| Formato | Materiale a stampa |
| Livello bibliografico | Monografia |
| Lingua di pubblicazione | spa |
| Record Nr. | UNINA-9910398039203321 |
Nieva Fenoll Jorge
|
||
| Madrid : , : Marcial Pons, , 2018 | ||
| Materiale a stampa | ||
| Lo trovi qui: Univ. Federico II | ||
| ||
Inteligencia artificial y proceso judicial / / Jordi Nieva Fenoll
| Inteligencia artificial y proceso judicial / / Jordi Nieva Fenoll |
| Autore | Nieva Fenoll Jorge |
| Pubbl/distr/stampa | Madrid : , : Marcial Pons, , 2018 |
| Descrizione fisica | 1 recurso en línea (166 páginas) |
| Disciplina | 347.05 |
| Collana | Proceso y derecho |
| Soggetto topico |
Inteligencia artificial
Error judicial Justicia electrónica Judicial process - Automation Courts - Information technology |
| Soggetto genere / forma | Libros electronicos. |
| Formato | Materiale a stampa |
| Livello bibliografico | Monografia |
| Lingua di pubblicazione | spa |
| Record Nr. | UNINA-9910671679903321 |
|
Nieva Fenoll Jorge
|
||
| Madrid : , : Marcial Pons, , 2018 | ||
| Materiale a stampa | ||
| Lo trovi qui: Univ. Federico II | ||
| ||
La Inteligencia Artificial en el Periodismo : Mapping de Conceptos, Casos y Recomendaciones
| La Inteligencia Artificial en el Periodismo : Mapping de Conceptos, Casos y Recomendaciones |
| Autore | Tejedor Calvo Santiago |
| Edizione | [1st ed.] |
| Pubbl/distr/stampa | Barcelona : , : Editorial UOC, , 2023 |
| Descrizione fisica | 1 online resource (192 pages) |
| Disciplina | 006.33 |
| Altri autori (Persone) | SalaverríaRamón |
| Collana | Manuales Series |
| Soggetto topico |
Inteligencia artificial
Periodismo Periodismo - Aspectos tecnológicos Procesamiento |
| Soggetto genere / forma | Libros electrónicos. |
| ISBN | 84-9180-981-3 |
| Formato | Materiale a stampa |
| Livello bibliografico | Monografia |
| Lingua di pubblicazione | spa |
| Record Nr. | UNINA-9910915685203321 |
|
Tejedor Calvo Santiago
|
||
| Barcelona : , : Editorial UOC, , 2023 | ||
| Materiale a stampa | ||
| Lo trovi qui: Univ. Federico II | ||
| ||
La robótica y la inteligencia artificial en la nueva era de la revolución industrial 4.0 : los desafíos jurídicos, éticos y tecnológicos de los robots inteligentes / / directores Francisco Lledo Yague, Ignacio Benitez Ortuzar, Oscar Monje Balmaseda
| La robótica y la inteligencia artificial en la nueva era de la revolución industrial 4.0 : los desafíos jurídicos, éticos y tecnológicos de los robots inteligentes / / directores Francisco Lledo Yague, Ignacio Benitez Ortuzar, Oscar Monje Balmaseda |
| Pubbl/distr/stampa | Madrid : , : Dykinson, , 2021 |
| Descrizione fisica | 1 online resource (672 pages) |
| Disciplina | 006.3 |
| Collana | Colección IA, Robots, y Bioderecho |
| Soggetto topico |
Artificial intelligence
Robotics Inteligencia artificial Robótica |
| Soggetto genere / forma | Libros electronicos. |
| ISBN | 84-1377-661-9 |
| Formato | Materiale a stampa |
| Livello bibliografico | Monografia |
| Lingua di pubblicazione | spa |
| Record Nr. | UNINA-9910671546503321 |
| Madrid : , : Dykinson, , 2021 | ||
| Materiale a stampa | ||
| Lo trovi qui: Univ. Federico II | ||
| ||
¿Funcionamos o existimos?
| ¿Funcionamos o existimos? |
| Autore | Benasayag Miguel |
| Edizione | [1st ed.] |
| Pubbl/distr/stampa | Buenos Aires : , : Prometeo Libros, , 2021 |
| Descrizione fisica | 1 online resource (100 pages) |
| Disciplina | 100 |
| Soggetto topico |
Ensayo filosófico
Inteligencia artificial |
| Soggetto genere / forma | Libros electrónicos. |
| Formato | Materiale a stampa |
| Livello bibliografico | Monografia |
| Lingua di pubblicazione | spa |
| Nota di contenuto | ¿FUNCIONAMOS O EXISTIMOS?: UNA RESPUESTA A LA COLONIZACIÓN ALGORÍTMICA -- PÁGINA LEGAL -- ÍNDICE -- ANTES DE COMENZAR -- INTRODUCCIÓN -- FUNCIONARÁS, HIJO MÍO -- LO QUE LLEGÓ -- DE ANCIANOS A VIEJOS, DE JÓVENES A “INVERSORES" -- UNA RUPTURA DE LAZOS GENERALIZADA -- UNA ÉPOCA SIN TRAGEDIA -- LA TABULA RASA DE LA TECNOLOGÍA -- DE LA SUPRESIÓN DE LO NEGATIVO A LA APARICIÓN DE LO POSTORGÁNICO -- LA PÉRDIDA DEL FUTURO PROMETIDO Y LA NECESIDAD DE FUNCIONAR -- “TODO ES POSIBLE" -- EL FIN DE LA MUERTE -- REDUCCIONISMO Y MUNDO PARALELO -- LA IDEOLOGÍA DE LA INFORMACIÓN Y EL ODIO A LOS CUERPOS -- LA HIBRIDACIÓN PARA LO MEJOR PERO, SOBRE TODO, PARA LO PEOR -- EL HOMBRE MODULAR Y EL RUIDO EN EL SISTEMA -- LA TIRANÍA DE LA EVALUACIÓN -- LA CREENCIA Y LA UTOPÍA -- LO QUE PODEMOS ELEGIR -- EL HOMBRE ES UNA PASIÓN INÚTIL -- LA MALA FE -- LAS AFINIDADES ELECTIVAS Y EL “CASTING SITUACIONAL -- EL CAMINO, MÁS ALLÁ DE TODO REDUCCIONISMO -- LA CUESTIÓN DEL CORAJE -- PONER LAS CREENCIAS A PRUEBA -- EL TIEMPO COMO SINÓNIMO DE EXISTENCIA -- DEL INDIVIDUO A LA SINGULARIDAD |
| Altri titoli varianti | ¿Funcionamos o existimos? |
| Record Nr. | UNINA-9910915726203321 |
|
Benasayag Miguel
|
||
| Buenos Aires : , : Prometeo Libros, , 2021 | ||
| Materiale a stampa | ||
| Lo trovi qui: Univ. Federico II | ||
| ||
