Ubicación Física: S67i / 006.33/
Inteligencia artificial : casos prácticos con aprendizaje profundo / | |
Autor: | Soria Olivas, Emilio. |
Pié de imprenta: | Bogotá, Colombia : Ediciones de la U, 2022 |
Descripción: | 336 páginas : tablas, gráficas ; 24cm. |
ISBN: | 9789587924404. |
Tema(s): | |
Contenido: | 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 |
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 en Python, y listas para ejecutarse en entornos como Google Colab. |
Tipo de ítem | Biblioteca actual | Colección | Signatura | Copia número | Estado | Fecha de vencimiento | Código de barras |
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Libro General | Biblioteca Sede Centro Sede Centro | Colección General | 006.33/ S67i (Navegar estantería(Abre debajo)) | Ej. 1 | En Procesos Técnicos (Acceso Libre) | SC02870 | |
Libro General | Biblioteca Sede Sur Sede Sur | Colección General | 006.33/ S67i (Navegar estantería(Abre debajo)) | Ej.1 | Prestado | 2024-05-21 | SS00752 |
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
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.
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