Aprendizaje profundo /
Pajares Martinsanz, Gonzalo.
Aprendizaje profundo / Gonzalo Pajares Martinsanz, Pedro Javier Herrera Caro y Eva Besada Portas. - Primera edición. - xiii, 539 páginas : ilustraciones, gráficas ; 24 cm
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.
9789587786989
Aprendizaje automático--Inteligencia artificial
Aprendizaje--Innovaciones tecnológicas
Desarrollo científico y tecnológico
006.331 / P151a 2021
Aprendizaje profundo / Gonzalo Pajares Martinsanz, Pedro Javier Herrera Caro y Eva Besada Portas. - Primera edición. - xiii, 539 páginas : ilustraciones, gráficas ; 24 cm
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.
9789587786989
Aprendizaje automático--Inteligencia artificial
Aprendizaje--Innovaciones tecnológicas
Desarrollo científico y tecnológico
006.331 / P151a 2021
