03258cam a22003612i 4500 PE-TmUNAS 20231107081020.0 a||||fr|||| 001 0d ta 220228s2021 cx ad||frfn|| 00| 0 spa d 978-958-778-686-6 Biblioteca Central de la Universidad Nacional Agraria de la Selva spa catalogación de la Universidad Nacional Agraria de la Selva, transcrita por la Universidad Nacional Agraria de la Selva, sin modificaciones posteriores Biblioteca Central de la Universidad Nacional Agraria de la Selva rda spa spa 006.31 22 Jesús Alfonso López Sotelo Deep Learning : Teoría y Aplicaciones / Jesús Alfonso López Sotelo Primera edición: Bogotá, enero del 2021 Bogotá, Colombia : Alpha Editorial, 2021 219 páginas : ilustraciones (blanco y negro), gráficas (blanco y negro), diagramas (blanco y negro), fórmulas (blanco y negro), cuadros (blanco y negro) ; 24 cm rdacontent texto impreso rdamedia sin mediación rdacarrier volumen Incluye índice Incluye información académica del autor en las hojas preliminares Bibliografía : página 217-220.2 Introducción -- Conceptos sobre redes neuronales artificiales y aprendizaje profundo -- Los principios del aprendizaje profundo: redes monocapa -- Superando las dificultades con la propagación inversa en las redes -- Aprendizaje profundo (Deep Learning) o las redes de muchas capas -- Redes convolucionales -- Bibliogafía. "Deep Learning es en gran medida el causante de la revolución en que en la actualidad se tiene con la inteligencia artificial, y pareciera ser una tecnología nueva, sin embargo, esencialmente es la evolución de las redes neuronales artificiales, que tienen más de 60 años en el área de la inteligencia artificial. Deep Learning, teorías y aplicaciones se ha concebido para dar una introducción general incluyendo un barrido histórico por los desarrollos que dieron origen esta tecnología. Se parte de redes neuronales clásicas como las monocapa, siguiendo por las superficiales hasta llegar a las profundas como las redes neuronales convolucionales, ampliamente usadas en aplicaciones de procesamiento de imágenes. Este libro busca hacer un balance entre el contenido teórico y práctico. La parte conceptual, le será útil a lectores que deseen aproximarse a los conceptos teóricos básicos más relevantes. La parte experimental, servirá como apoyo a una aproximación práctica a esta tecnología; lo anterior se logra por medio de ejemplos resueltos sobre problemas reales en Deep Learning. Para el componente práctico, se utilizan herramientas de amplio uso en la comunidad académica como el sistema de prototipado electrónico rápido Arduino y el software de simulación Matlab."--Cubierta posterior. Material bibliográfico para estudiantes universitarios, docentes e investigadores. Ingeniería en Mecánica Eléctrica En español. ddc BK 2 jjgt /jjgt/javg/jlzs/ui 165130 165130 0 0 ddc 0 0 BCUNAS BCUNAS BANKA 2021-12-20 2 0.00 2 006.31 L864 2021 0000449 2022-08-15 00:00:00 2022-08-15 0.00 2021-12-20 BK Préstamo en sala