Technology

Inteligencia artificial

Casos prácticos con aprendizaje profundoBy Varios autores

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Length11h 29m

About this audiobook

Este libro tiene como objetivo acercar al lector, de una manera teórica y práctica, a la Inteligencia Artificial moderna usando modelos neuronales artificiales profundos que constituyen la base actual de esta tecnología. Esta obra, dirigida a estudiantes y profesionales, nos brinda información clara y concisa sobre la IA en la que se abordan desde el concepto de neurona artificial planteado en 1943 hasta las últimas aplicaciones de Modelos Generativos y Aprendizaje Reforzado. Se tratan aplicaciones prácticas en el campo de bioseñales, reconocimiento de imágenes, series temporales y sistemas de IA que dirigen videojuegos, entre muchas otras cosas. Cada capítulo contiene una parte de teoría e incluye actividades y ejemplos prácticos con el propósito de facilitar la asimilación de los conocimientos tratados. Está escrito con lenguaje claro y didáctico por lo que es muy adecuado para impartir cursos sobre sistemas de IA o bien de Modelos Neuronales. Además, el libro se acompaña de un repositorio de código con todas las prácticas resueltas en Python, y listas para ejecutarse en entornos como Google Colab.

Artificial Intelligence Futuristic

Audiobook details

Rating★★★★ 4.0 (57)

Includes Amazon, Goodreads

GenreTechnology

Length11 hrs 29 mins

Narrated byListen with 1,000+ voices

FormateBook with Audio

Publish dateDec 6, 2022

LanguageSpanish

1Informática

2Bogotá, Colombia

3CAPÍTULO 1. INTRODUCCIÓN AL APRENDIZAJE PROFUNDO .........................15

4AGRADECIMIENTOS

5AUTORES

Show all chapters

6INTRODUCCIÓN AL LIBRO

7Richard Feynman

81.1 EL SIGLO DE LOS DATOS

9Capítulo 1. INTRODUCCIÓN AL APRENDIZAJE PROFUNDO 17

10Capítulo 1. INTRODUCCIÓN AL APRENDIZAJE PROFUNDO 19

11Capítulo 1. INTRODUCCIÓN AL APRENDIZAJE PROFUNDO 23

12Capítulo 1. INTRODUCCIÓN AL APRENDIZAJE PROFUNDO 25

13Figura 1.7. División del conjunto de datos en entrenamiento/validación y test.

14Capítulo 1. INTRODUCCIÓN AL APRENDIZAJE PROFUNDO 29

15Capítulo 1. INTRODUCCIÓN AL APRENDIZAJE PROFUNDO 31

16Capítulo 1. INTRODUCCIÓN AL APRENDIZAJE PROFUNDO 33

17Figura 1.15. Esquema de un clasificador basado en Aprendizaje Profundo.

18Capítulo 1. INTRODUCCIÓN AL APRENDIZAJE PROFUNDO 41

19Capítulo 1. INTRODUCCIÓN AL APRENDIZAJE PROFUNDO 43

20MODELOS NEURONALES MULTIFUNCIÓN

212.2 PERCEPTRÓN. ALGORITMO DE APRENDIZAJE

22XOR

23Tabla 2.2. Puertas lógicas (se codifican como –1/1).

242.3 ADALINA. DESCENSO POR GRADIENTE. LMS

25Figura 2.10. Esquema de la estructura canceladora de ruido.

26Capítulo 2. MODELOS NEURONALES MULTIFUNCIÓN 61

27Una variación del algoritmo AdaGrad son los algoritmos Adadelta y RMSprop

282.7.1 Arquitectura

29Donde los incrementos se calculan entre iteraciones.

302.7.2 Modo de funcionamiento

312.7.3 Función de coste

32Capítulo 2. MODELOS NEURONALES MULTIFUNCIÓN 79

332.7.5 Preprocesado de las entradas

34Capítulo 2. MODELOS NEURONALES MULTIFUNCIÓN 81

35SOLUCIÓN

36‘sigmoid’: dsigmoid_fn

37Capítulo 2. MODELOS NEURONALES MULTIFUNCIÓN 95

38MLP usado como modelizador (regresión)

39MODELOS NEURONALES ORIENTADOS A VISIÓN

403.1 PROBLEMAS DEL MLP EN IMÁGENES

413.2 ARQUITECTURA DE UNA CNN. PARTES ESENCIALES

42Capítulo 3. MODELOS NEURONALES ORIENTADOS A VISIÓN 111

43Cabe decir que tanto Global Max Pooling como Global Average Pooling se

443.3 ARQUITECTURAS FAMOSAS

45Figura 3.10. Esquema de la arquitectura LeNet-5.

463.4 AUMENTO DE DATOS Y TRANSFERENCIA DE APRENDIZAJE

47entrenar.

483.5.1 Detección de objetos

49Figura 3.18. Arquitectura de alto nivel del modelo Faster R-CNN.

503.5.2 Segmentación de imágenes

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