• PYTHON DEEP LEARNING

    INTRODUCCIÓN PRÁCTICA CON KERAS Y TENSORFLOW 2

    TORRES, JORDI MARCOMBO Ref. 9788426728289 Altres llibres del mateix autor
    La inteligencia artificial permite la innovación y el cambio en todos los aspectos de la vida moderna. La mayoría de los avances actuales se basan en Deep Learning, un área de conocimiento muy madura que permite a las empresas desarrollar y poner en producción sus algoritmos de aprendizaje automátic...
    Dimensions: 240 x 170 x 10 cm Peso: 1000 gr
    Disponible
    28,40 €
  • Descripció

    • ISBN / EAN : 978-84-267-2828-9
    • Data d'edició : 01/01/2020
    • Any d'edició : 2020
    • Idioma : Español, Castellano
    • Autors : TORRES, JORDI
    • Número de pàgines : 415
    La inteligencia artificial permite la innovación y el cambio en todos los aspectos de la vida moderna. La mayoría de los avances actuales se basan en Deep Learning, un área de conocimiento muy madura que permite a las empresas desarrollar y poner en producción sus algoritmos de aprendizaje automático. Muchos profesionales interesados en comprender el Deep Learning tienen dificultades en establecer una ruta adecuada para empezar y saltar la barrera de entrada en este campo de innovación, debido a su complejidad y falta de manuales sobre el tema. Por ello, este libro proporciona todos los contenidos necesarios para entender qué es el Deep Learning y conocer las posibilidades de esta tecnología. Gracias a la combinación de los principios teóricos del Deep Learning y el enfoque práctico de codificación, se iniciará en este apasionante mundo mediante el lenguaje Python y la API Keras de la librería TensorFlow, el entorno más popular para desarrollar aplicaciones Deep Learning tanto a nivel de empresa como de proveedores Cloud. Asimismo, conocerá las principales redes neuronales actuales, como las redes neuronales convolucionales, las redes neuronales recurrentes o las Generative Adversarial Network, entre otras. Además, en la parte inferior de la primera página encontrará el código de acceso que le permitirá acceder de forma gratuita a los códigos del libro en www.marcombo.info. Tanto si tiene poca experiencia en programación, como si es un programador experimentado, consiga este libro y obtenga las habilidades prácticas básicas que le permitirán comprender cómo funciona y qué hace posible (y qué no) el uso del Deep Learning en sus propios proyectos. Jordi Torres es catedrático en la UPC Barcelona Tech y lidera el grupo de investigación Emerging Technologies for Artificial Intelligence en el Barcelona Supercomputing Center. Tiene más de 30 años de experiencia en docencia e investigación en computación de altas prestaciones y ha publicado libros científicos y proyectos de I+D en empresas e instituciones. Es consejero delegado por la UPC en la empresa iThinkUPC, y actúa como formador y experto para diversas organizaciones y empresas. A su vez, imparte conferencias, colabora con diferentes medios de comunicación y mantiene un blog sobre ciencia y tecnología en www.torres.ai

Aquest lloc web emmagatzema dades com galetes per habilitar la funcionalitat necessària de el lloc, inclosos anàlisi i personalització. Podeu canviar la seva configuració en qualsevol moment o acceptar els paràmetres per defecte.

política de cookies

Essencials

Les galetes necessàries ajuden a fer una pàgina web utilitzable activant funcions bàsiques com la navegació a la pàgina i l'accés a àrees segures de la pàgina web. La pàgina web no pot funcionar adequadament sense aquestes galetes.


Personalització

Les galetes de personalització permeten a la pàgina web recordar informació que canvia la forma en què la pàgina es comporta o l'aspecte que té, com el seu idioma preferit o la regió en la qual vostè es troba.


Anàlisi

Les galetes estadístiques ajuden als propietaris de pàgines web a comprendre com interactuen els visitants amb les pàgines web reunint i proporcionant informació de forma anònima.


Marketing

Les galetes de màrqueting s'utilitzen per rastrejar als visitants en les pàgines web. La intenció és mostrar anuncis rellevants i atractius per a l'usuari individual, i per tant, més valuosos per als editors i tercers anunciants.