MARC details
| 000 -CABECERA |
| campo de control de longitud fija |
03041nam a22003735i 4500 |
| 001 - NÚMERO DE CONTROL |
| campo de control |
361412 |
| 003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL |
| campo de control |
ES-MaUEC |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN |
| campo de control |
20240111050212.0 |
| 006 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA--CARACTERÍSTICAS DEL MATERIAL ADICIONAL |
| campo de control de longitud fija |
a||||fo|||| 00| 0 |
| 007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL |
| campo de control de longitud fija |
cr nn nnnaamaa |
| 008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL |
| campo de control de longitud fija |
210716s2021 sz | s |||| 0|eng d |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO |
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783030723576 |
| 024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES |
| Número estándar o código |
10.1007/978-3-030-72357-6 |
| Fuente del número o código |
doi |
| 040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN |
| Centro catalogador/agencia de origen |
ES-MaUEC |
| Lengua de catalogación |
spa |
| Centro/agencia transcriptor |
ES-MaUEC |
| Centro/agencia modificador |
ES-MaUEC |
| 050 #4 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO |
| Número de clasificación |
Q335 |
| Número de documento/Ítem |
2021 EB |
| 100 ## - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA |
| Nombre de persona |
Aggarwal, Charu C. |
| Término indicativo de función/relación |
autor |
| 9 (RLIN) |
98701 |
| 245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO |
| Título |
Artificial Intelligence : |
| Resto del título |
A Textbook |
| Mención de responsabilidad, etc. |
by Charu C. Aggarwal |
| 250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN |
| Mención de edición |
First edition 2021 |
| 264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT |
| Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright |
Cham |
| Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante |
Springer International Publising |
| Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright |
2021 |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA |
| Extensión |
1 recurso en línea (XX, 483 páginas) |
| Otras características físicas |
173 ilustraciones, 15 ilustraciones a color |
| 336 ## - TIPO DE CONTENIDO |
| Fuente |
rdacontent |
| Término de tipo de contenido |
Texto |
| Código de tipo de contenido |
txt |
| 337 ## - TIPO DE MEDIO |
| Fuente |
rdamedia |
| Nombre/término del tipo de medio |
electrónico |
| Código del tipo de medio |
c |
| 338 ## - TIPO DE SOPORTE |
| Fuente |
rdacarrier |
| Nombre/término del tipo de soporte |
recurso electrónico |
| Código del tipo de soporte |
cr |
| 347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL |
| Tipo de archivo |
archivo de texto |
| Formato de codificación |
PDF |
| 490 0# - MENCIÓN DE SERIE |
| Mención de serie |
Computer Science (SpringerNature-11645) |
| 490 0# - MENCIÓN DE SERIE |
| Mención de serie |
Computer Science (R0) (SpringerNature-43710) |
| 505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO |
| Nota de contenido con formato |
1 An Introduction to Artificial Intelligence -- 2 Searching State Spaces -- 3 Multiagent Search -- 4 Propositional Logic -- 5 First-Order Logic -- 6 Machine Learning: The Inductive View -- 7 Neural Networks -- 8 Domain-Specific Neural Architectures -- 9 Unsupervised Learning -- 10 Reinforcement Learning -- 11 Probabilistic Graphical Models -- 12 Knowledge Graphs -- 13 Integrating Reasoning and Learning |
| 520 3# - SUMARIO, ETC. |
| Sumario, etc. |
This textbook covers the broader field of artificial intelligence. The chapters for this textbook span within three categories: Deductive reasoning methods: These methods start with pre-defined hypotheses and reason with them in order to arrive at logically sound conclusions. The underlying methods include search and logic-based methods. These methods are discussed in Chapters 1through 5. Inductive Learning Methods: These methods start with examples and use statistical methods in order to arrive at hypotheses. Examples include regression modeling, support vector machines, neural networks, reinforcement learning, unsupervised learning, and probabilistic graphical models. These methods are discussed in Chapters~6 through 11. Integrating Reasoning and Learning: Chapters~11 and 12 discuss techniques for integrating reasoning and learning. Examples include the use of knowledge graphs and neuro-symbolic artificial intelligence. The primary audience for this textbook are professors and advanced-level students in computer science. It is also possible to use this textbook for the mathematics requirements for an undergraduate data science course. Professionals working in this related field many also find this textbook useful as a reference. |
| 988 ## - NOTA LOCAL 598 |
| Nota local 598 (boletines) |
Springer_Computer_2021 |
| 650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
| Fuente del encabezamiento o término |
embne |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Inteligencia artificial |
| 9 (RLIN) |
413115 |
| 856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS |
| Identificador Uniforme del Recurso |
https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-3-030-72357-6 |
| Nota pública |
Acceso a este recurso digital (usuarios Universidad Europea de Madrid) |
| 999 ## - NÚMEROS DE CONTROL DE SISTEMA (KOHA) |
| -- |
1 |
| 942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA) |
| Fuente del sistema de clasificación o colocación |
Library of Congress Classification |
| Tipo de ítem Koha |
LIBRO-E NO PRÉSTAMO |
| 998 ## - DATOS ESTADÍSTICOS |
| Fecha de catalogación |
01/2022 |
| Tipo de materia |
E-book |
| Catalogador |
Sara Morillo |
| Catalogado |
Sí |