Inteligencia artificial y redes neuronales. Fundamentos, ejercicios y aplicaciones con Python y Matlab

Este libro se basa en la experiencia profesional de los autores en el área de Inteligencia Artificial (IA) aplicado al análisis y procesamiento de datos, señales e imágenes. La IA contiene distintas disciplinas como aprendizaje automático, aprendizaje profundo, minería de datos, entre otras. Analiza...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Vorobioff, Juan, Cerrotta, Santiago, Eneas Morel, Nicolas, Amadio, Ariel
Formato: Libro publisherVersion
Lenguaje:Español
Publicado: edUTecNe 2022
Materias:
IA
Inteligencia artificial
Redes neuronales
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/20.500.12272/6113
Aporte de:
RIA - Repositorio Institucional Abierto (UTN) de Universidad Tecnológica Nacional
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description Este libro se basa en la experiencia profesional de los autores en el área de Inteligencia Artificial (IA) aplicado al análisis y procesamiento de datos, señales e imágenes. La IA contiene distintas disciplinas como aprendizaje automático, aprendizaje profundo, minería de datos, entre otras. Analizamos principalmente las redes neuronales. Sin embargo, también mostramos algunos métodos de reconocimiento estadístico de patrones y métodos de visión artificial, ya que presentan algunas ventajas (y desventajas) respecto de las redes neuronales. Dentro de las redes neuronales presentamos una introducción a las redes básicas, a las redes convolucionales de aprendizaje profundo y a las redes dinámicas. Para cada tema se presenta un marco teórico, desarrollos matemáticos, ejercicios analíticos, ejemplos de aplicaciones y ejercicios en Matlab®, Python y otros entornos. El libro contiene los códigos QR para descargar los programas. Se espera que el contenido del libro le sirva al lector para comprender diferentes técnicas de IA, así también para desarrollar y comparar distintos algoritmos con aplicaciones científico tecnológicas y/o comerciales.
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