Deep Learning con Keras y PyTorch

Name: Deep Learning con Keras y PyTorch
Availability: InStock
ISBN: 9788441548596

Autor: Gallego Sánchez, Antonio Javier, Alfaro Contreras, María, Calvo Zaragoza, Jorge, Garrido Muñoz, Carlos, Ríos Vila, Antonio, Valero Mas, José Javier

Wydane przez ANAYA MULTIMEDIA

Spanish 2023 ISBN 9788441548596

eBook

Buy at Bajalibros Latam 🇺🇸

Dostępne w 17 księgarniach

Bajalibros Latam 🇺🇸 Odwiedź sklep →

LORANCHBOOKSTORE 🇺🇸 Odwiedź sklep →

Libros Patagonia 🇨🇱 Odwiedź sklep →

Librería El Hombre de la Mancha 🇵🇦 Odwiedź sklep →

Librería Palito 🇦🇷 Odwiedź sklep →

Viubux 🇲🇽 Odwiedź sklep →

Ebooks Happy Books 🇨🇴 Odwiedź sklep →

ebooks libreria española 🇪🇨 Odwiedź sklep →

Bajalibros España 🇪🇸 Odwiedź sklep →

Bajalibros Argentina 🇦🇷 Odwiedź sklep →

Bajalibros México 🇲🇽 Odwiedź sklep →

Bajalibros Colombia 🇨🇴 Odwiedź sklep →

ebooks Libreria del GAM 🇨🇱 Odwiedź sklep →

Bookshop Uruguay 🇺🇾 Odwiedź sklep →

ebookslibelista 🇪🇸 Odwiedź sklep →

Ebooks Yenny - El Ateneo 🇦🇷 Odwiedź sklep →

Crisol Ebooks 🇵🇪 Odwiedź sklep →

O tej książce

La Inteligencia Artificial ha experimentado un gran auge en los últimos años, tanto en el mundo académico como en el empresarial, con increíbles resultados en el reconocimiento de voz, los modelos de conversación, la visión artificial y otras aplicaciones. Detrás de todos estos avances se encuentra la tecnología basada en los modelos matemáticos de redes neuronales profundas, conocida como aprendizaje profundo o Deep Learning. Conocer esta tecnología abre las puertas a un inmenso mercado digital, al campo de la investigación y a innumerables oportunidades de negocio. En estas páginas el lector encontrará una introducción a los fundamentos de ese paradigma de aprendizaje computacional. Los aspectos teóricos se complementan con ejemplos de implementación en los dos frameworks de programación más populares en la actualidad dentro de este campo: Keras y PyTorch. El libro describe las arquitecturas vertebradoras del Deep Learning, como el perceptrón multicapa, las redes convolucionales y las redes recurrentes, entre otras, así como su aplicación en los campos de la visión por computador y el procesamiento del lenguaje natural. Todos estos contenidos se estudiarán mediante ejemplos y ejercicios, asumiendo que el lector no ha trabajado con estos frameworks previamente', aunque sí con el lenguaje de programación Python.