Aprendizaje profundo / Gonzalo Pajares Martinsanz, Pedro Javier Herrera Caro y Eva Besada Portas.
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TextoIdioma: Español Editor: Bogotá : Alpha Editorial, 2021Edición: Primera ediciónDescripción: xiii, 539 páginas : ilustraciones, gráficas ; 24 cmTipo de contenido: texto Tipo de medio: sin mediación Tipo de portador: volumenISBN: 9789587786989Tema(s): Aprendizaje automático -- Inteligencia artificial | Aprendizaje -- Innovaciones tecnológicas | Desarrollo científico y tecnológicoClasificación CDD: 006.331 | Tipo de ítem | Biblioteca actual | Signatura | Copia número | Estado | Fecha de vencimiento | Código de barras |
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Biblioteca Central | 006.331 P151a 2021 (Navegar estantería(Abre debajo)) | Ej. 1 | Disponible | 36212 | |
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Biblioteca Central | 006.331 P151a 2021 (Navegar estantería(Abre debajo)) | Ej. 2 | Prestado | 27/11/2024 | 36213 |
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| 006.32 P438 2018 Redes neuronales a través de ejemplos. aplicaciones con MATLAB / | 006.33 G349s Sistemas expertos : principios y programación | 006.33 G349s 2001 Sistemas expertos : principios y programas | 006.331 P151a 2021 Aprendizaje profundo / | 006.331 P151a 2021 Aprendizaje profundo / | 006.6 G738r Realidad virtual construccion de proyectos | 006.6 H351m Multimedia facil |
Incluye índice analítico.
Referencias bibliográficas: páginas 503-532.
Capítulo 1. Introducción. -- Capítulo 2. Computación numérica. -- Capítulo 3. Redes neuronales profundas. -- Capítulo 4. Operaciones redes neuronales convolucionales I. -- Capítulo 5. Operaciones redes neuronales convolucionales II. -- Capítulo 6. Motivación de las redes neuronales convolucionales. -- Capítulo 7. Arquitecturas de las redes neuronales convolucionales I. -- Capítulo 8. Arquitecturas de las redes neuronales convolucionales II. -- Capítulo 9. Arquitecturas de las redes neuronales convolucionales III. -- Capítulo 10. Segmentación semántica de imágenes con CNN. -- Capítulo 11. Redes convolucionales para análisis de video. -- Capítulo 12. Detección de objetos en imágenes I. -- Capítulo 13. Detección de objetos en imágenes II. -- Capítulo 14. Detección de objetos en imágenes III. -- Capítulo 15. Redes para dispositivos móviles. -- Capítulo 16. Plataformas para espacios de búsqueda en clasificación de imágenes. -- Capítulo 17. Algoritmo deepdream y redes generativas antagónicas. -- Capítulo 18. Redes neuronales recurrentes, recursivas y LSTM.
Este libro expone aspectos fundamentales sobre Aprendizaje Profundo, un área en clara expansión conceptual y de aplicación tecnológica en el mundo de la Inteligencia Artificial en general y de los Sistemas Inteligentes, en particular, donde la Robótica, las Ciudades Inteligentes, los Vehículos Autónomos o Internet de las Cosas son claros exponentes receptores de su aplicación que, sin duda, contribuirán enormemente a los avances de futuro.
El texto conjuga rigurosidad con claridad y exposición didáctica, útil tanto para estudiantes e investigadores, en sus distintos niveles, como para ingenieros que ejercen su actividad profesional en diferentes ámbitos, proporcionando la base suficiente para afrontar los retos que puedan surgir en cada momento y donde este tipo de aprendizaje ofrezca posibles soluciones. El texto.
Ingeniería de Sistemas
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