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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
Contents:
Introducción al aprendizaje profundo -- Modelos neuronales multifunción -- Modelos neuronales orientados a visión -- Modelos neuronales orientados a datos temporales -- Modelos generativos -- Aprendizaje reforzado
Summary: 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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Item type Current location Collection Call number Status Date due Barcode Course reserves
Libro Libro Biblioteca Universidad Europea del Atlántico
Fondo General
No ficción 004.8 INT Available 4332

Inteligencia Artificial


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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