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

Por: Colaborador(es): Editor: Bogotá : Alpha Editorial : Alfaomega Colombiana, 2021Descripción: xiii, 539 páginas : ilustraciones, diagramas, fotografías ; 23 cmTipo de contenido:
  • texto
Tipo de medio:
  • no mediado
Tipo de soporte:
  • volumen
ISBN:
  • 9789587786989
Tema(s): Clasificación CDD:
  • 006.31 P167a 23
Contenidos:
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
Revisión: 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
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Tipo de ítem Biblioteca actual Colección Signatura topográfica Estado Fecha de vencimiento Código de barras Reserva de ítems
Libro Libro Sede Quito Primer piso Col General 006.31 P167ap (Navegar estantería(Abre debajo)) En procesamiento técnico PUCE214271
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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

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