APRENDIZAJE PROFUNDO

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APRENDIZAJE PROFUNDO

Autores:
  • PAJARES MARTINSANZ, Gonzalo; HERRERA CARO, Pedro Javier
  • BESADA PORLAS, Eva;
Precio: $528.00 MXN ($29.83 USD)
SKU: 7193_base
Páginas: 556
ISBN: 978-607-538-777-2
Coedición: Alfaomega, RC Libros
Disponibilidad: En existencia
(9 Vendidos)

Disponibilidad: En existencia

$ 23.87 USD

Precio elegido: $ 0.00 USD

El Aprendizaje Profundo es una importante rama del Aprendizaje Automático (AA) que se enmarca dentro de la Inteligencia Artificial (IA) y abre un campo de conocimiento muy amplio en continuo auge debido a los avances tecnológicos que permiten el procesamiento de grandes cantidades de datos con estructuras complejas, cuyo exponente máximo son las redes neuronales, en específico las catalogadas como profundas. Las aplicaciones tecnológicas de esta rama pueden ser, entre otras, las ciudades inteligentes, la robótica, los vehículos autónomos y el internet de las cosas. En este libro se recopilan los conceptos dispersos, concernientes al aprendizaje profundo en los ámbitos profesional y académico, y se ponen a disposición de una manera clara, concisa y disciplinada. El contenido de esta obra constituye una útil referencia para que ingenieros, desarrolladores, investigadores, docentes y estudiantes consulten aspectos conceptuales y de implementación.

VENTAJAS

• Esta obra trata de unir y aglutinar los conceptos dispersos del Aprendizaje Profundo para facilitar el conocimiento tanto a docentes e investigadores como a profesionales.
• Cada uno de los capítulos cuenta con una útil introducción.
• Cuenta con un índice analítico que será de mucha ayuda para la localización puntual de términos de interés.
• Cada uno de los temas es estudiado de una manera clara pero rigurosa.

CONOZCA

• Los principales conceptos de la computación numérica aplicados en el ámbito de las redes neuronales artificiales (RNA) y las redes neuronales convolucionales (RNC).
• Las características de las redes neuronales profundas.
• La base neurocientífica de las CNN (CNN, Convolutional Neural Networks), concretamente su inspiración biológica y sus implicaciones en los sistemas basados en visión.
• Las arquitecturas de las redes neuronales convolucionales (CNN).

APRENDA

• A realizar operaciones en redes neuronales convolucionales.
• A llevar a cabo una segmentación semántica de imágenes mediante las CNN.
• A aplicar las técnicas adecuadas para detectar o clasificar objetos en imágenes utilizando CNN.
• A utilizar los modelos de red (V1, V2, V3) y ShuffleNet para detectar y reconocer objetos y realizar una segmentación semántica de imágenes en dispositivos móviles.

DESARROLLE SUS HABILIDADES PARA

• Identificar los elementos y formas de representar el modelo de red neuronal llamado perceptrón, así como sus métodos de entrenamiento para ajustar los valores de sus parámetros.
• Realizar un procesamiento de vídeos por medio de distintos modelos de redes convolucionales.
• Utilizar las versiones del modelo YOLO (You Only Look Once): YOLOv1, YOLOv2 y YOLOv3, así como los nuevos modelos YOLOv4 y YOLOv5, este de reciente aparición. Asimismo, los llamados Red de Agregación de Ruta (PANet, Path Aggregation Network) CornerNet y una variante denominada CenterNet.
• Manejar las plataformas para espacios de búsqueda NAS, NASNet y NetAdapt, utilizadas principalmente en clasificación de imágenes.

 

 

 

Autores PAJARES MARTINSANZ, Gonzalo; HERRERA CARO, Pedro Javier; BESADA PORLAS, Eva 0
Editorial Alfaomega, RC Libros 0
Año de edición 2021 2021
Código de barras 9786075387772 9786075387772
ISBN 978-607-538-777-2 978
ISBN E-Book 9786075387789 9786075387789
Materiales adicionales No 0
Número de la edición 1 1
Número de páginas 556 556
Dimensiones 17x23 cm 17
Peso en gramos
Encuadernación Rústica 0
Idioma Español 0

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