Manual completo sobre aprendizaje profundo: CNN, RNN y modelos generativos
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UVP
75,90 €
inkl. gesetzl. MwSt.,
Beschreibung
Produktdetails
Einband
Taschenbuch
Erscheinungsdatum
09.04.2026
Verlag
Ediciones Nuestro ConocimientoSeitenzahl
132
Maße (L/B/H)
22/15/0,8 cm
Gewicht
215 g
Sprache
Spanisch
ISBN
978-620-9-87623-3
Este libro ofrece una introducción completa y estructurada a los fundamentos, arquitecturas y aplicaciones del aprendizaje profundo. Partiendo de conceptos matemáticos básicos como el álgebra lineal, la probabilidad y la optimización, construye una base sólida para comprender las redes neuronales modernas. A continuación, se guía al lector a través de las principales arquitecturas de aprendizaje profundo, incluidas las redes neuronales convolucionales (CNN) para el análisis de imágenes, las redes neuronales recurrentes (RNN) y las LSTM para el modelado de secuencias, y los modelos generativos avanzados, como los autoencodificadores, los autoencodificadores variacionales (VAE) y las redes generativas adversariales (GAN). Cada capítulo presenta explicaciones claras, diagramas y ejemplos prácticos para simplificar conceptos complejos . Diseñado para estudiantes, educadores y profesionales de la IA, el libro proporciona tanto profundidad teórica como conocimientos prácticos. Sirve como referencia completa para cualquiera que busque entender, construir y aplicar modelos de aprendizaje profundo de forma efectiva a problemas del mundo real en visión por computador, procesamiento del lenguaje natural e IA generativa.
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