Aprendizaje profundo / Gonzalo Pajares Martinsanz, Pedro Javier Herrera Caro y Eva Besada Portas.
Tipo de material:
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
Libros
|
Biblioteca Central | 006.331 P151a 2021 (Navegar estantería(Abre debajo)) | Ej. 1 | Disponible | 36212 | |
|
Libros
|
Biblioteca Central | 006.331 P151a 2021 (Navegar estantería(Abre debajo)) | Ej. 2 | Disponible | 36213 |
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
Haga clic en una imagen para verla en el visor de imágenes
No hay comentarios en este titulo.