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| Inteligencia Artificial-Casos prácticos con Aprendizaje Profundo(Ra-Ma) |
Descripción:
Este libro es una puerta de entrada al fascinante mundo de la Inteligencia Artificial (IA) moderna, ofreciendo a los lectores una combinación única de teoría y práctica para comprender y aplicar modelos neuronales artificiales profundos, que son la base esencial de esta revolucionaria tecnología.
Una Guía Clara y Concisa de la IA:
Destinado tanto a estudiantes como a profesionales, este libro proporciona información clara y concisa sobre la IA, desde los conceptos fundamentales de las neuronas artificiales, que surgieron en 1943, hasta las últimas innovaciones en Modelos Generativos y Aprendizaje Reforzado. Cubre una amplia gama de aplicaciones prácticas, desde el procesamiento de bioseñales hasta el reconocimiento de imágenes, el
Teoría y Práctica en Armonía:
Cada capítulo combina una sólida base teórica con ejemplos y actividades prácticas, facilitando así la asimilación de conocimientos. Este enfoque didáctico y claro hace que el libro sea ideal tanto para la autoinstrucción como para la enseñanza en cursos sobre sistemas de IA y Modelos Neuronales.
Recursos Prácticos en Línea:
Para enriquecer aún más la experiencia de aprendizaje, el libro se complementa con un repositorio de código que incluye todas las prácticas resueltas y listas para ejecutarse en entornos como Google Colab. Esto permite a los lectores experimentar directamente con los conceptos y técnicas aprendidos, consolidando su comprensión y habilidades en el campo de la IA.
Este libro es un compañero esencial para aquellos que desean explorar la IA moderna, desde sus fundamentos hasta sus aplicaciones avanzadas. Ya sea que estés buscando iniciar tu viaje en la IA o ampliar tus conocimientos existentes, esta obra te guiará con éxito en un emocionante recorrido por el mundo de la inteligencia artificial. ¡Prepárate para sumergirte en el futuro de la tecnología con este recurso completo y accesible!
Capturas:
AGRADECIMIENTOS
AUTORES
INTRODUCCIÓN AL LIBRO
CAPÍTULO 1. INTRODUCCIÓN AL APRENDIZAJE PROFUNDO
CAPÍTULO 2. MODELOS NEURONALES MULTIFUNCIÓN
CAPÍTULO 3. MODELOS NEURONALES ORIENTADOS A VISIÓN
CAPÍTULO 4. MODELOS NEURONALES ORIENTADOS A DATOS TEMPORALES
CAPÍTULO 5. MODELOS GENERATIVOS
CAPÍTULO 6. APRENDIZAJE REFORZADO
MATERIAL ADICIONAL
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