Inteligencia artificial. Casos prácticos con aprendizaje profundo - VV.AA. (PDF) [VS]

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Título: Inteligencia artificial. Casos prácticos con aprendizaje profundo - Emilio Soria Olivas, Pablo Rodríguez Belenguer, Quique García Vidal, Fran Vaquer Estalrich, Juan Vicent Camisón, Jorge Vila Tomás

 

Resumen:

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 y listas para ejecutarse en entornos como Google Colab.


Información Técnica
Comprimido: Si
Formato: PDF / Zip
Peso: 27.1 MB
Nro. de Páginas: 335
Servidores: Rosefile - Fikper 
Idioma: Español
Autor (s): Emilio Soria Olivas, Pablo Rodríguez Belenguer, Quique García Vidal, Fran Vaquer Estalrich, Juan Vicent Camisón, Jorge Vila Tomás

 

 

Rosefile - Fikper


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