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
By: Soria Olivas, Emilio [autor]
Contributor(s): Rodríguez Belenguer, Pablo [autor] | García Vidal, Quique | Vaquer Estalrich, Fran [autor] | Vicent Camisón, Juan [autor] | Vila Tomás, Jorge [autor]Publisher: Madrid : Ra-ma, 2022Description: 334 p. : ilustraciones, gráficos ; 24 cmISBN: 9788418971723Subject(s): Inteligencia artificial | Aprendizaje automático| Item type | Current location | Collection | Call number | Status | Date due | Barcode | Course reserves |
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Libro
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Biblioteca Universidad Europea del Atlántico Fondo General | No ficción | 004.8 INT | Available | 4332 |
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 y listas para ejecutarse en entornos como Google Colab.
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