Aprendizaje profundo / Gonzalo Pajares Martinsanz, Pedro Javier Herrera Caro y Eva Besada Portas.

By: Pajares Martinsanz, Gonzalo [autor]Contributor(s): Herrera Caro, Pedro Javier [autor] | Besada Portas, Eva [autora]Material type: TextTextLanguage: Spanish Publisher: Bogotá : Alpha Editorial, 2021Edition: Primera ediciónDescription: xiii, 539 páginas : ilustraciones, gráficas ; 24 cmContent type: texto Media type: sin mediación Carrier type: volumenISBN: 9789587786989Subject(s): Aprendizaje automático -- Inteligencia artificial | Aprendizaje -- Innovaciones tecnológicas | Desarrollo científico y tecnológicoDDC classification: 006.331
Incomplete contents:
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.
Abstract: 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.
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Libros Libros Biblioteca Central
006.331 P151a 2021 (Browse shelf(Opens below)) Ej. 1 Available 36212
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006.331 P151a 2021 (Browse shelf(Opens below)) Ej. 2 Available 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.

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