Inteligencia artificial y redes neuronales. Fundamentos, ejercicios y aplicaciones con Python y Matlab
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dc.creator | Vorobioff, Juan | |
dc.creator | Cerrotta, Santiago | |
dc.creator | Eneas Morel, Nicolas | |
dc.creator | Amadio, Ariel | |
dc.date.accessioned | 2022-03-28T13:29:26Z | |
dc.date.available | 2022-03-28T13:29:26Z | |
dc.date.issued | 2022-03-28 | |
dc.description.abstract | 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. | es_ES |
dc.description.affiliation | Vorobioff, Juan. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Buenos Aires; Argentina | es_ES |
dc.description.affiliation | Cerrotta, Santiago. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Buenos Aires; Argentina | es_ES |
dc.description.affiliation | Eneas Morel, Nicolas. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Buenos Aires; Argentina | es_ES |
dc.description.affiliation | Amadio, Ariel. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Buenos Aires; Argentina | es_ES |
dc.description.peerreviewed | Peer Reviewed | es_ES |
dc.format | es_ES | |
dc.identifier.isbn | 978-987-4998-82-8 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12272/6113 | |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.publisher | edUTecNe | es_ES |
dc.rights | openAccess | es_ES |
dc.rights.holder | edUTecNe | es_ES |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.rights.uri | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | * |
dc.rights.use | Reservados todos los derechos. No se permite la reproducción total o parcial de esta obra, ni su incorporación a un sistema informático, ni su transmisión en cualquier forma o por cualquier medio (electrónico, mecánico, fotocopia, grabación u otros) sin autorización previa y por escrito de los titulares del copyright. La infracción de dichos derechos puede constituir un delito contra la propiedad intelectual. | es_ES |
dc.subject | IA | es_ES |
dc.subject | Inteligencia artificial | es_ES |
dc.subject | Redes neuronales | es_ES |
dc.title | Inteligencia artificial y redes neuronales. Fundamentos, ejercicios y aplicaciones con Python y Matlab | español |
dc.type | info:eu-repo/semantics/book | es_ES |
dc.type.version | publisherVersion | es_ES |
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