Inteligencia artificial : casos prácticos con aprendizaje profundo / Emilio Soria Olivas ... [y otros cinco].
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TextoIdioma: Español Series Área: InformáticaEditor: Bogotá : Ediciones de la U, 2022Descripción: 334 páginas : gráficas, ilustraciones ; 24 cmTipo de contenido: texto Tipo de medio: sin mediación Tipo de portador: volumenISBN: 9789587924404Tema(s): Inteligencia artificial | Modelos neuronales | Aprendizaje automáticoClasificación CDD: 004 | Tipo de ítem | Biblioteca actual | Signatura | Copia número | Estado | Fecha de vencimiento | Código de barras |
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Biblioteca Central | 004 I61i 2022 (Navegar estantería(Abre debajo)) | Ej. 1 | Procesos Técnicos | 36909 | |
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Biblioteca Central | 004 I61i 2022 (Navegar estantería(Abre debajo)) | Ej. 2 | Procesos Técnicos | 36910 |
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Incluye índice. Incluye material adicional.
Incluye referencias bibliográficas página 334.
Introducción al aprendizaje profundo. -- Modelos neuronales multifunción. -- Modelos neuronales orientados a visión. -- Modelos neuronales orientados a datos temporales. -- Modelos generativos. -- Aprendizaje reforzado.
Este libro tiene como objetivo acercar al lector, de una manera teórica y práctica, a la Inteligencia Artificial moderna usando modelos neuronales artificiales profundos que constituyen la base actual de esta tecnología.
Esta obra, dirigida a estudiantes y profesionales, nos brinda información clara y concisa sobre la IA en la que se abordan desde el concepto de neurona artificial planteado en 1943 hasta las últimas aplicaciones de Modelos Generativos y Aprendizaje Reforzado. Se tratan aplicaciones prácticas en el campo de bioseñales, reconocimiento de imágenes, series temporales y sistemas de IA que dirigen videojuegos, entre muchas otras cosas.
Cada capítulo contiene una parte de teoría e incluye actividades y ejemplos prácticos con el propósito de facilitar la asimilación de los conocimientos tratados. Está escrito con lenguaje claro y didáctico por lo que es muy adecuado para impartir cursos sobre sistemas de IA o bien de Modelos Neuronales.
Además, el libro se acompaña de un repositorio de código con todas las prácticas resueltas en Python, y listas para ejecutarse en entornos como Google Colab. El trabajo.
Ingeniería Industrial
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