Aprendizaje profundo /
Pajares Martinsanz, Gonzalo
Aprendizaje profundo / Gonzalo Pajares Martinsanz, Pedro Javier Herrera Caro, Eva Besada Portas. - xiii, 539 páginas : ilustraciones, diagramas, fotografías ; 23 cm.
Incluye perfil académico de los autores (páginas preliminares)
Incluye referencias bibliográficas (páginas [503]-532) e índice analítico
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. Arquitectura 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 -- contracubierta
9789587786989
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Redes neuronales (Computadores)
Estructuras de datos (Informática)
006.31 / P167a
Aprendizaje profundo / Gonzalo Pajares Martinsanz, Pedro Javier Herrera Caro, Eva Besada Portas. - xiii, 539 páginas : ilustraciones, diagramas, fotografías ; 23 cm.
Incluye perfil académico de los autores (páginas preliminares)
Incluye referencias bibliográficas (páginas [503]-532) e índice analítico
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. Arquitectura 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 -- contracubierta
9789587786989
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Redes neuronales (Computadores)
Estructuras de datos (Informática)
006.31 / P167a
