Soria Olivas, Emilio creator autor Rodríguez Belenguer, Pablo autor García Vidal, Quique autor Vaquer Estarich, Fran autor Camisón, Juan Vicent autor Vila Tomás, Jorge autor text ck 2022 Primera edición monographic spa 1 recurso en línea (334 páginas): ilustraciones Este libro tiene como objetivo acercar al lector, de una manera teórica y práctica, a la Inteligencia Artificial moderna usando modelos neuronales artificiales profundos que constituyen la base actual de esta tecnología. Esta obra, dirigida a estudiantes y profesionales, nos brinda información clara y concisa sobre la IA en la que se abordan desde el concepto de neurona artificial planteado en 1943 hasta las últimas aplicaciones de Modelos Generativos y Aprendizaje Reforzado. Se tratan aplicaciones prácticas en el campo de bioseñales, reconocimiento de imágenes, series temporales y sistemas de IA que dirigen videojuegos, entre muchas otras cosas. Cada capítulo contiene una parte de teoría e incluye actividades y ejemplos prácticos con el propósito de facilitar la asimilación de los conocimientos tratados. Está escrito con lenguaje claro y didáctico por lo que es muy adecuado para impartir cursos sobre sistemas de IA o bien de Modelos Neuronales. Además, el libro se acompaña de un repositorio de código con todas las prácticas resueltas en Python, y listas para ejecutarse en entornos como Google Colab Introducción al libro -- 1. Introducción al aprendizaje profundo -- 2. Modelos neuronales multifunción -- 3. Modelos neuronales orientados a visión -- 4. Modelos neuronales orientados a datos temporales -- 5. Modelos generativos -- 6. Aprendizaje reforzado specialized Emilio Soria Olivas [y otros cinco] Incluye referencias bibliográficas Acceso en línea, autorizado para usuarios eBooks 7-24 Inteligencia artificial Programación Aprendizaje profundo Modelos neuronales 006.3 S714 9789587924411 (e-ISBN) 9789587924404 (Impreso) https://login.zproxy.cun.edu.co/login?url=https://www.ebooks7-24.com:443/?il=26620 https://login.zproxy.cun.edu.co/login?url=https://www.ebooks7-24.com:443/portadas/?ID=26620p https://login.zproxy.cun.edu.co/login?url=https://www.ebooks7-24.com:443/?il=26620 https://login.zproxy.cun.edu.co/login?url=https://www.ebooks7-24.com:443/portadas/?ID=26620p Acceso en línea, autorizado para usuarios eBooks 7-24 CO-BoDC 20250509144135.0 26620 spa