Artificial Intelligence : A Modern Approach - Russell, Stuart Jonathan (Pearson)
Contenido: I) Inteligencia artificial: 1. Introducción; 2. Agentes inteligentes. II) Resolución de problemas: 3. Resolución de problemas mediante la investigación; 4. Investigación en ambientes complejos; 5. Problemas de satisfacción de restricción; 6. Juegos de búsqueda de adversarios. III) Conocimiento, razonamiento y planeación: 7. Agentes lógicos; 8. Lógica de primer orden; 9. Interferencia en la lógica de primer orden; 10. Representación de conocimiento; 11. Planeación automatizada. IV) conocimiento incierto y razonamiento: 12. Cualificación de la incertidumbre; 13. Razonamiento probabilístico; 14. Razonamiento probabilístico sobre tiempo. 15. Toma de decisiones simples: 16. Toma de decisiones complejas; 17. Toma de decisiones mutiagente; 18. Programación probabilística. V) Aprendizaje automático: 19. Aprendizaje por ejemplos; 20. Conocimiento en aprendizaje; 21. Modelos probabilísticos de aprendizaje; 22) Aprendizaje profundo; 23. Aprendizaje de refuerzo. VI) Comunicación, percepción y acción: 24. Procesamiento de lenguaje natural; 25. Aprendizaje profundo por procesamiento de lenguaje natural; 26. Robótica; 27. Visión de computadora. VII) Conclusiones: 28. Filosofía, ética y seguridad para la inteligencia artificial; 29. El futuro de la inteligencia artificial.