Aprendizaje profundo / Gonzalo Pajares Martinsanz, Pedro Javier Herrera Caro y Eva Besada Portas.
Material type: TextLanguage: Spanish Publisher: Madrid : Alpha Editorial, 2021Edition: Primera ediciónDescription: xiii, 539 páginas : ilustraciones, gráficas ; 24 cmContent type: texto Media type: sin mediación Carrier type: volumenISBN: 9789587786989Subject(s): Redes neuronales (Computadores) -- Enseñanza | Aprendizaje profundo (Aprendizaje automático) | Aprendizaje automático (Inteligencia Artificial) -- Enseñanza | Inteligencia artificial -- Enseñanza | Algoritmos -- Redes de computadoresDDC classification: 006.32Item type | Current library | Collection | Call number | Copy number | Status | Date due | Barcode | Item holds |
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Libros |
Biblioteca CESA
Diagonal 34 A No. 5 A - 23 Casa Incolda PBX: 339 53 00 serviciosbiblioteca@cesa.edu.co |
General | 006.32 / P151 2021 (Browse shelf(Opens below)) | Ej.1 | Available (Sin restricciones) | 7109101415 |
Incluye bibliografía (503-532)
Incluye índice (533-539)
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 convolucionalespara 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
ste 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. Contraportada.
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