Incluye referencia bibliográfica e índice analítico (páginas 647-703)

Primera parte: Problemas y búsqueda

1. ¿Qué es la inteligencia artificial?

2. Problemas, espacios problema y búsqueda

3. Técnicas de búsqueda heurística

Segunda parte: Representación del conocimiento

4. El problema de la representación del conocimiento

5. La lógica de predicados

6. Representación del conocimiento mediante reglas

7. Razonamiento simbólico bajo incertidumbre

8. Razonamiento estadístico

9. Estructuras de ranura y relleno débiles

10. Estructuras de ranura y relleno fuertes

11. Resumen sobre la representación del conocimiento

Tercera parte: Temas avanzados

12. Los juegos

13. La planificación

14. La compresión

15. Procesamiento del lenguaje natural

16. IA paralela y distribuida

17. El aprendizaje

18. Modelos conexionistas

19. El sentido común

20. Sistemas expertos

Inteligencia artificial introduce de forma amena los problemas y las técnicas del extenso campo de la IA. En el libro se presentan fundamentos teóricos de la IA a la vez que se ejemplifica el uso de dichas técnicas en la implementación de programas que resuelven problemas concretos. En la primera parte del libro se describe la naturaleza de los problemas que se pretenden resolver y se tratan en profundidad los mecanismos de la búsqueda heurística. La segunda parte del libro pasa revista a los distintos métodos de representación del conocimiento, un problema que ha ido adquiriendo cada vez más importancia dentro de la IA. En ella se tratan, entre otras, la lógica de predicados, las reglas de producción, las redes semánticas, los marcos y los guiones. Por último, en la tercera parte del libro, se presentan algunos temas avanzados, como la comprensión, la planificación, el aprendizaje o los modelos conectivos, y se estudian ciertas áreas de aplicación especialmente relevantes, entre las que se incluyen: los juegos, el procesamiento del lenguaje natural, los sistemas expertos y la percepción. (Resumen tomado del libro el 17/11/2017)