La inteligencia artificial permite la innovación y el cambio en todos los aspectos de la vida moderna. La mayoría de los avances actuales se basan en Deep Learning, un área de conocimiento muy madura que permite a las empresas desarrollar y poner en producción sus algoritmos de aprendizaje automático y usar los algoritmos preentrenados ofrecidos por las principales plataformas Cloud.
Automático (Machine Learning). El objetivo del machine learning es que los sistemas informáticos sean capaces de aprender a partir de los datos, emulando de esta manera las capacidades humanas. El Aprendizaje profundo (Deep Learning) es el área más prometedora del machine learning. Los modernos sistemas de reconocimiento facial, conducción automática, chatbots, comportamiento de los videojuegos, etc se llevan a cabo haciendo uso de técnicas de deep learning. En este libro se explican los conceptos más relevantes tanto de machine learning como de deep learning. Ambos bloques se pueden abordar de manera independiente y en cualquier orden. Se aportan multitud de ejemplos programados en Python y explicados desde cero, con gráficos representativos. También se hace uso de las bibliotecas Scikit y Keras. Cualquier lector con conocimientos de programación podrá entender los conceptos y los ejemplos que se exponen en el libro.
La inteligencia artificial permite la innovación y el cambio en todos los aspectos de la vida moderna. La mayoría de los avances actuales se basan en Deep Learning, un área de conocimiento muy madura que permite a las empresas desarrollar y poner en producción sus algoritmos de aprendizaje automático. Muchos profesionales interesados en comprender el Deep Learning tienen dificultades en establecer una ruta adecuada para empezar y saltar la barrera de entrada en este campo de innovación, debido a su complejidad y falta de manuales sobre el tema. Por ello, este libro proporciona todos los contenidos necesarios para entender qué es el Deep Learning y conocer las posibilidades de esta tecnología. Gracias a la combinación de los principios teóricos del Deep Learning y el enfoque práctico de codificación, se iniciará en este apasionante mundo mediante el lenguaje Python y la API Keras de la librería TensorFlow, el entorno más popular para desarrollar aplicaciones Deep Learning tanto a nivel de empresa como de proveedores Cloud. Asimismo, conocerá las principales redes neuronales actuales, como las redes neuronales convolucionales, las redes neuronales recurrentes o las...
El aprendizaje por refuerzo profundo, o Deep Reinforcement Learning, es el campo de la inteligencia artificial con un gran potencial en los próximos años. Permite que los algoritmos aprendan de su entorno para lograr objetivos diversos, superando así las limitaciones que se encuentran en los algoritmos tradicionales de aprendizaje automático para que las máquinas aprendan por sí solas.Sin embargo, debido a la complejidad del aprendizaje por refuerzo y a la falta de manuales sobre el tema, a menudo existen dificultades a la hora de establecer una ruta adecuada para empezar, ya que no resulta sencillo saltar la barrera de entrada a este apasionante campo de innovación. Por ello, el objetivo de este libro es ser una guía de iniciación para quienes quieran conocer los fundamentos teóricos del área. Al mismo tiempo, a partir de la implementación en Python y de la explicación detallada de todos los algoritmos presentados en el libro, se facilita un conocimiento práctico de los fundamentos. En la primera parte del libro se formaliza el tema alrededor de dos elementos clave en el área de aprendizaje por refuerzo, como son el proceso de decisión de Markov y la ecuación de...
El aprendizaje automático está invadiendo el mundo del software. Si quieres entender y trabajar la vanguardia del aprendizaje automático, las redes neuronales y el aprendizaje profundo, esta segunda edición del bestseller Python Machine Learning, es tu libro. Modernizado y ampliado para incluir las tecnologías de código abierto más recientes, como scikit-learn, Keras y TensorFlow, este manual proporciona el conocimiento práctico y las técnicas necesarias para crear eficaces aplicaciones de aprendizaje automático y aprendizaje profundo en Python. El conocimiento y la experiencia únicos de Sebastian Raschka y Vahid Mirjalili presentan los algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, antes de continuar con temas avanzados en análisis de datos. Combinan los principios teóricos del aprendizaje automático con un enfoque práctico de codificación para una comprensión completa de la teoría del aprendizaje automático y la implementación con Python. Aprenderás a: Explorar y entender los frameworks clave para la ciencia de datos, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo Formular nuevas preguntas sobre datos con modelos de aprendizaje...
La inteligencia artificial toma muchas formas .En este punto de su evolución, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo son dos de las formas más comunes que adopta. Esto se debe principalmente a que estamos en un punto en el que hemos descubierto cómo crear redes de información que realmente se pueden filtrar y procesar tal como sería un proceso cognitivo humano normal. Más allá de todas esas formas y formas de IA, sin embargo, todo este concepto se basa en algunas ideas básicas: ●La información es poder●Las redes neuronales pueden imitar el cerebro humano●Los programadores pueden crear programas de máquina que les permitan filtrar información de una manera específica, lo que les permite sacar conclusiones y hacer crecer su aprendizaje en base a esoCon suerte, el libro en cuestión le ayudará a obtener una mejor comprensión del gran esquema del aprendizaje profundo y más específicamente, cómo el aprendizaje profundo se conecta con Python, uno de los lenguajes de programación más populares del momento.He estructurado el libro de una manera que te permite dar sentido a todo de la manera más lógica posible.¿qué esperas?. ¡toma una copia de...
Esta obra pretende ser una herramienta de apoyo y de consulta para estudiantes y profesionales interesados en dominar los fundamentos del aprendizaje automático y profundo, y así poder desarrollar sus propios modelos de aprendizaje aptos para realizar predicciones con base en los datos, para ello el autor combina explicaciones teóricas con ejemplos prácticos. El libro se inicia con explicaciones sobre el lenguaje Python, para luego abarcar los algoritmos más destacados dentro del aprendizaje de máquina. El contenido se encuentra dividido en dos partes: la primera enfocada en el machine learning y sus diferentes algoritmos de regresión y clasificación, clustering, entre otros. La segunda parte comprende varias técnicas de deep learning donde estudiaremos diferentes arquitecturas de redes neuronales como: redes densamente conectadas, redes convolucionales y redes recurrentes. Desde la web del libro podrá descargar los ejemplos y ejercicios que se desarrollan en el libro lo que facilitara al lector a asimilar lo aprendido.
Unlock the groundbreaking advances of deep learning with this extensively revised edition of the bestselling original. Learn directly from the creator of Keras and master practical Python deep learning techniques that are easy to apply in the real world. In Deep Learning with Python, Second Edition you will learn: Deep learning from first principles Image classification & image segmentation Timeseries forecasting Text classification and machine translation Text generation, neural style transfer, and image generation Deep Learning with Python has taught thousands of readers how to put the full capabilities of deep learning into action. This extensively revised second edition introduces deep learning using Python and Keras, and is loaded with insights for both novice and experienced ML practitioners. You’ll learn practical techniques that are easy to apply in the real world, and important theory for perfecting neural networks. Purchase of the print book includes a free eBook in PDF, Kindle, and ePub formats from Manning Publications. About the technology Recent innovations in deep learning unlock exciting new software capabilities like automated language translation, image...
En este libro se introducen los conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial, desde una visión muy orientada al reconocimiento de patrones. El lector podrá encontrar una revisión completa de las técnicas avanzadas más usadas en el campo del aprendizaje automático. El texto se ha enfocado desde un punto de vista eminentemente práctico. Las explicaciones teóricas de las diferentes técnicas se basan en la resolución de problemas concretos. Los algoritmos están acompañados de ejemplos, escritos en Python, con aplicaciones directas en ámbitos como el procesado de imágenes o el análisis de textos. Los diferentes capítulos comprenden las técnicas de aprendizaje no supervisado, los métodos de reducción de la dimensionalidad y extracción de características (PCA, NMF, ICA, LDA, MDS), los principales algoritmos de clasificación de patrones (probabilísticos, kNN, SVM y Boosting) y diferentes métodos de optimización.
Deep learning simplified by taking supervised, unsupervised, and reinforcement learning to the next level using the Python ecosystem Key Features Build deep learning models with transfer learning principles in Python implement transfer learning to solve real-world research problems Perform complex operations such as image captioning neural style transfer Book Description Transfer learning is a machine learning (ML) technique where knowledge gained during training a set of problems can be used to solve other similar problems. The purpose of this book is two-fold; firstly, we focus on detailed coverage of deep learning (DL) and transfer learning, comparing and contrasting the two with easy-to-follow concepts and examples. The second area of focus is real-world examples and research problems using TensorFlow, Keras, and the Python ecosystem with hands-on examples. The book starts with the key essential concepts of ML and DL, followed by depiction and coverage of important DL architectures such as convolutional neural networks (CNNs), deep neural networks (DNNs), recurrent neural networks (RNNs), long short-term memory (LSTM), and capsule networks. Our focus then shifts to transfer...
¿Qué tienen en común los traductores automáticos que nos permiten leer, en nuestra propia lengua, textos escritos en otros idiomas, los sistemas de reconocimiento de voz que todos llevamos en nuestro teléfono móvil o los sistemas de visión artificial que le permiten a un coche autónomo distinguir una señal de tráfico de otra? Todos ellos son ejemplos de aplicaciones cotidianas basadas en el uso de redes neuronales artificiales. Las redes neuronales artificiales, popularizadas actualmente bajo la denominación deep learning, se enmarcan dentro del campo de la Inteligencia Artificial. Más concretamente, dentro de las técnicas de aprendizaje automático o machine learning. Actualmente, las técnicas de deep learning están revolucionando el mundo de la Inteligencia Artificial y compañías como Google, Facebook, Amazon o Microsoft, entre otras muchas, se disputan a los ingenieros y doctorandos familiarizados con este tipo de técnicas. En este libro se presentan el origen, la motivación, la inspiración, la evolución y las aplicaciones de las redes neuronales artificiales. Se realiza especial hincapié en las técnicas algorítmicas que permiten el entrenamiento de...
La visión artificial es una disciplina científica formada por un conjunto de técnicas que permiten la captura, el procesamiento y el análisis de imágenes, con el fin de extraer información de utilidad. Su objetivo es automatizar tareas reservadas hasta hace poco tiempo al ámbito humano en áreas como la seguridad, la industria, el comercio, la medicina, etc. Muchas de las técnicas empleadas en visión artificial proceden de otras disciplinas como la inteligencia artificial o el deep learning, que exigen amplios conocimientos matemáticos. Por ese motivo, su expansión no se ha producido hasta la llegada de librerías como OpenCV, que ocultan esta complejidad y las ponen al alcance de cualquiera que disponga de unos conocimientos básicos de programación, en este caso, de Python. En este libro aprenderá a usar la librería OpenCV de Python, con la que podrá desarrollar aplicaciones de visión artificial, tanto para imágenes estáticas como para vídeo. Todas las técnicas empleadas se exponen de forma clara y sencilla, sin entrar en conceptos matemáticos complejos. Además, se trata de un libro práctico, por lo que está repleto de ejercicios, cuyo código se explica...
El aprendizaje profundo o Deep Learning es una evolución de las redes neuronales artificiales (RNA). Las RNA constituyen una de las técnicas más relevantes de la inteligencia artificial que trata de emular la manera como trabajan las neuronas del cerebro. Este enfoque se encuentra dentro de la vertiente denominada conexionista, pues se basa en imitar el funcionamiento cerebral por medio de redes formadas por unidades sencillas (neuronas artificiales) interconectadas entre sí. Además, el conocimiento se modifica cambiando la fuerza o el valor de las conexiones existentes entre las diferentes neuronas de la red.
El Machine Learning representa una herramienta importante para la exploración y la extracción de conocimiento. Su principal objetivo es construir modelos que permitan describir posibles patrones estructurales en la información a partir de los datos, con el objetivo de tomar decisiones o hacer predicciones. En la última década, el número de usuarios de Machine Learning ha crecido de forma espectacular, pero muchos han presentado grandes dificultades a la hora de generar un plan adecuado que les permita pasar de los conceptos fundamentales a la solución de problemas en sus áreas de interés. El objetivo de este libro es brindar una visión particular de los principales métodos de Machine Learning y de su implementación, es decir, proveer de los principales conceptos en los que se basan estos métodos y aplicarlos a problemas típicos del procesamiento de datos. El libro se fundamenta en MATLAB, el cual es considerado hoy en día como un estándar en la programación científica e industrial. MATLAB contiene, dentro de sus funciones, poderosos métodos numéricos que pueden ser adaptados a aplicaciones particulares. Bajo estas condiciones, el usuario puede estar más...
Es una herramienta de apoyo y de consulta para toda aquella persona interesada en dominar los fundamentos del aprendizaje automático y profundo, a tal punto que le permita aprender lo necesario para desarrollar sus propios modelos de aprendizaje aptos para realizar predicciones con base en los datos, para ello el autor hará uso en la mayoría de los casos de explicaciones teóricas y prácticas, que permitan al lector afianzar sus ideas y fortalecer su aprendizaje. El libro se encuentra dividido en dos partes la primera enfocada en el machine learning y sus diferentes algoritmos de regresión y clasificación, clustering, entre otros. La segunda parte comprende varias técnicas de deep learning donde estudiaremos diferentes arquitecturas de redes neuronales como: redes densamente conectadas, redes convolucionales y redes recurrentes.
DEEP LEARNING - APRENDIZAJE PROFUNDO (INTELIGENCIA ARTIFICIAL) Este libro es para cualquiera que quiera aprender acerca del aprendizaje profundo desde una perspectiva matemática. En el primer capítulo tendrás una introducción a los conceptos del aprendizaje profundo, luego, en el segundo capítulo entenderás y revisarás algunas de las ecuaciones matemáticas que te ayudarán a entender el aprendizaje profundo. Luego de eso, veremos con más profundad la arquitectura del aprendizaje profundo, y luego de cada capítulo encontrarás preguntas de repaso para reforzar tu comprensión del contenido. Cuando leas este libro, es preferible conocer algún lenguaje de programación, tal como Python, o R, y lo básico del álgebra lineal.
Desde su aparición en la década de los 60, los algoritmos genéticos han ido ganando popularidad, gracias al frenético crecimiento de la capacidad computacional en los últimos años. Finalmente se han abierto camino en el ámbito de la ingeniería como una de las herramientas más prometedoras para resolver problemas de gran complejidad, inabordables desde los enfoques clásicos de la ingeniería. Los algoritmos genéticos son estrategias de resolución de problemas de optimización basados en la teoría de la selección natural de Darwin, mediante la cual aquellos individuos más aptos para sobrevivir tienen una mayor probabilidad de crear descendencia y transmitir su información genética. Partiendo de esta base, son muchas las propuestas que se han desarrollado para abordar una gran cantidad de problemas de diferentes áreas de la ingeniería. En este libro le proponemos adentrarte en el mundo de los algoritmos genéticos utilizando Python, uno de los lenguajes de programación más populares en la actualidad y con más crecimiento durante los últimos años. Los contenidos del libro se han diseñado para que sean sencillos, concisos y fáciles de implementar, con ejemplos ...
Es una herramienta de apoyo y de consulta para toda aquella persona interesada en dominar los fundamentos del aprendizaje automático y profundo, a tal punto que le permita aprender lo necesario para desarrollar sus propios modelos de aprendizaje aptos para realizar predicciones con base en los datos, para ello el autor hará uso en la mayoría de los casos de explicaciones teóricas y prácticas, que permitan al lector afianzar sus ideas y fortalecer su aprendizaje. El libro se encuentra dividido en dos partes la primera enfocada en el machine learning y sus diferentes algoritmos de regresión y clasificación, clustering, entre otros. La segunda parte comprende varias técnicas de deep learning donde estudiaremos diferentes arquitecturas de redes neuronales como: redes densamente conectadas, redes convolucionales y redes recurrentes.
Summary Deep Learning with Python introduces the field of deep learning using the Python language and the powerful Keras library. Written by Keras creator and Google AI researcher François Chollet, this book builds your understanding through intuitive explanations and practical examples. Purchase of the print book includes a free eBook in PDF, Kindle, and ePub formats from Manning Publications. About the Technology Machine learning has made remarkable progress in recent years. We went from near-unusable speech and image recognition, to near-human accuracy. We went from machines that couldn't beat a serious Go player, to defeating a world champion. Behind this progress is deep learning—a combination of engineering advances, best practices, and theory that enables a wealth of previously impossible smart applications. About the Book Deep Learning with Python introduces the field of deep learning using the Python language and the powerful Keras library. Written by Keras creator and Google AI researcher François Chollet, this book builds your understanding through intuitive explanations and practical examples. You'll explore challenging concepts and practice with applications in...
Python es un lenguaje de programacion multiplataforma, consistente y maduro, en el cual confian con exito las Empresas y organizaciones mundiales mas prestigiosas: Google, la NASA, YouTube, Intel y Yahoo! Su exito esta vinculado tanto al hecho de que favorece la productividad, haciendo mas sencillo el desarrollo de sistemas de software sin tener en cuenta su complejidad, como al hecho de que tiene multiples entornos de uso: aplicaciones web, juegos y multimedia, interficies graficas, networking, aplicaciones cientificas, inteligencia artificial y programacion de sistemas, entre muchos otros. El gran libro de Python es el mas completo, moderno y detallado de entre los volumenes dedicados a Python que pueden encontrarse actualmente en el mercado. Actualizado a la version 3.4 del lenguaje, lanzada en enero de 2014. Su composicion es muy detallada y sigue un curso gradual elaborado en torno a una amplia serie de ejemplos y ejercicios: parte de las bases del lenguaje, sin dar nada por sabido, hasta llegar a los argumentos considerados mas dificiles, incluso por los programadores mas experimentados. Soporte al libro disponible online: code.google.com/p/the]phytonic]way/ Aspectos...
Use the power of deep learning with Python to build and deploy intelligent web applications Key FeaturesCreate next-generation intelligent web applications using Python libraries such as Flask and DjangoImplement deep learning algorithms and techniques for performing smart web automationIntegrate neural network architectures to create powerful full-stack web applicationsBook Description When used effectively, deep learning techniques can help you develop intelligent web apps. In this book, you'll cover the latest tools and technological practices that are being used to implement deep learning in web development using Python. Starting with the fundamentals of machine learning, you'll focus on DL and the basics of neural networks, including common variants such as convolutional neural networks (CNNs). You'll learn how to integrate them into websites with the frontends of different standard web tech stacks. The book then helps you gain practical experience of developing a deep learning-enabled web app using Python libraries such as Django and Flask by creating RESTful APIs for custom models. Later, you'll explore how to set up a cloud environment for deep learning-based web...
Concepts, tools, and techniques to explore deep learning architectures and methodologies Key FeaturesExplore advanced deep learning architectures using various datasets and frameworksImplement deep architectures for neural network models such as CNN, RNN, GAN, and many moreDiscover design patterns and different challenges for various deep learning architecturesBook Description Deep learning architectures are composed of multilevel nonlinear operations that represent high-level abstractions; this allows you to learn useful feature representations from the data. This book will help you learn and implement deep learning architectures to resolve various deep learning research problems. Hands-On Deep Learning Architectures with Python explains the essential learning algorithms used for deep and shallow architectures. Packed with practical implementations and ideas to help you build efficient artificial intelligence systems (AI), this book will help you learn how neural networks play a major role in building deep architectures. You will understand various deep learning architectures (such as AlexNet, VGG Net, GoogleNet) with easy-to-follow code and diagrams. In addition to this, the...
Applied machine learning with a solid foundation in theory. Revised and expanded for TensorFlow 2, GANs, and reinforcement learning. Purchase of the print or Kindle book includes a free eBook in the PDF format. Key Features Third edition of the bestselling, widely acclaimed Python machine learning book Clear and intuitive explanations take you deep into the theory and practice of Python machine learning Fully updated and expanded to cover TensorFlow 2, Generative Adversarial Network models, reinforcement learning, and best practices Book Description Python Machine Learning, Third Edition is a comprehensive guide to machine learning and deep learning with Python. It acts as both a step-by-step tutorial, and a reference you'll keep coming back to as you build your machine learning systems. Packed with clear explanations, visualizations, and working examples, the book covers all the essential machine learning techniques in depth. While some books teach you only to follow instructions, with this machine learning book, Raschka and Mirjalili teach the principles behind machine learning, allowing you to build models and applications for yourself. Updated for TensorFlow 2.0, this new...
Las interfaces de usuario son el medio de interacción entre las aplicaciones y las personas. Dependiendo de la forma en la que se lleve a cabo esta comunicación, se distinguen diferentes tipos: desde las de línea de comandos (en las que el intercambio de información se realiza utilizando únicamente texto), pasando por las interfaces gráficas, hasta las sofisticadas interfaces de voz (en las que el usuario ni siquiera necesita usar las manos). Si conoce Python, sabrá que la forma más sencilla de intercambio de datos con un programa escrito en este lenguaje es mediante la shell de su entorno de desarrollo o la línea de comandos proporcionada por una ventana de símbolo del sistema en Windows, la aplicación Terminal en macOS o una consola de Linux (también llamada "terminal" o shell). Se trata, por lo tanto, de una interfaz textual.
A hands-on guide to deep learning that’s filled with intuitive explanations and engaging practical examples Key Features Designed to iteratively develop the skills of Python users who don’t have a data science background Covers the key foundational concepts you’ll need to know when building deep learning systems Full of step-by-step exercises and activities to help build the skills that you need for the real-world Book Description Taking an approach that uses the latest developments in the Python ecosystem, you’ll first be guided through the Jupyter ecosystem, key visualization libraries and powerful data sanitization techniques before we train our first predictive model. We’ll explore a variety of approaches to classification like support vector networks, random decision forests and k-nearest neighbours to build out your understanding before we move into more complex territory. It’s okay if these terms seem overwhelming; we’ll show you how to put them to work. We’ll build upon our classification coverage by taking a quick look at ethical web scraping and interactive visualizations to help you professionally gather and present your analysis. It’s after this that...
Take your machine learning skills to the next level by mastering Deep Learning concepts and algorithms using Python.About This Book* Explore and create intelligent systems using cutting-edge deep learning techniques* Implement deep learning algorithms and work with revolutionary libraries in Python* Get real-world examples and easy-to-follow tutorials on Theano, TensorFlow, H2O and moreWho This Book Is ForThis book is for Data Science practitioners as well as aspirants who have a basic foundational understanding of Machine Learning concepts and some programming experience with Python. A mathematical background with a conceptual understanding of calculus and statistics is also desired.What You Will Learn* Get a practical deep dive into deep learning algorithms* Explore deep learning further with Theano, Caffe, Keras, and TensorFlow* Learn about two of the most powerful techniques at the core of many practical deep learning implementations: Auto-Encoders and Restricted Boltzmann Machines* Dive into Deep Belief Nets and Deep Neural Networks* Discover more deep learning algorithms with Dropout and Convolutional Neural Networks* Get to know device strategies so you can use deep...
Gain expertise in advanced deep learning domains such as neural networks, meta-learning, graph neural networks, and memory augmented neural networks using the Python ecosystem Key FeaturesGet to grips with building faster and more robust deep learning architecturesInvestigate and train convolutional neural network (CNN) models with GPU-accelerated libraries such as TensorFlow and PyTorchApply deep neural networks (DNNs) to computer vision problems, NLP, and GANsBook Description In order to build robust deep learning systems, you’ll need to understand everything from how neural networks work to training CNN models. In this book, you’ll discover newly developed deep learning models, methodologies used in the domain, and their implementation based on areas of application. You’ll start by understanding the building blocks and the math behind neural networks, and then move on to CNNs and their advanced applications in computer vision. You'll also learn to apply the most popular CNN architectures in object detection and image segmentation. Further on, you’ll focus on variational autoencoders and GANs. You’ll then use neural networks to extract sophisticated vector...
Si busca un manual de referencia sobre Machine Learning y Deep Learning con PyTorch, ha llegado al libro indicado. En él se explica paso a paso cómo construir sistemas de aprendizaje automático con éxito. Mientras que en algunos libros solo se enseña a seguir instrucciones, en este descubrirá los principios para crear modelos y aplicaciones por sí mismo. Encontrará multitud de explicaciones claras, visualizaciones y ejemplos, y aprenderá en profundidad todas las técnicas esenciales de Machine Learning. Actualizado para ocuparse de Machine Learning utilizando PyTorch, este libro también presenta las últimas incorporaciones a Scikit-Learn. Además, trata varias técnicas de Machine Learning y Deep Learning para la clasificación de textos e imágenes. Con este libro, también aprenderá sobre las redes generativas antagónicas (GAN), útiles para generar nuevos datos y entrenar agentes inteligentes con aprendizaje reforzado. Por último, esta edición incluye las últimas tendencias en Machine Learning, como las introducciones a las redes neuronales de grafos y transformadores a gran escala utilizados para el procesamiento del lenguaje natural (NLP). Sin duda, tanto si...
La inteligencia artificial, bots, agentes conversacionales, chatbots y otros sistemas informáticos similares han comenzado a cobrar una gran importancia en el mundo del desarrollo, y en internet en general, donde cada vez más empresas, agencias, y sus sitios web poseen alguna variante de un bot que se encarga de solucionar dudas, consultas, responder a preguntas o guiar a los usuarios curiosos. Se tiende a creer, popularmente, que desarrollar un agente como este es muy complejo y una tarea ardua; sin embargo, esto depende mucho del objetivo final del bot o agente conversacional en particular, y en ocasiones resulta un trabajo poco complejo y fácil de implementar o de llevar a cabo. En este Informe USERS, aprenderás a crear tu chatbot de Discord con Python.
Practical Deep Learning teaches total beginners how to build the datasets and models needed to train neural networks for your own DL projects. If you’ve been curious about artificial intelligence and machine learning but didn’t know where to start, this is the book you’ve been waiting for. Focusing on the subfield of machine learning known as deep learning, it explains core concepts and gives you the foundation you need to start building your own models. Rather than simply outlining recipes for using existing toolkits, Practical Deep Learning teaches you the why of deep learning and will inspire you to explore further. All you need is basic familiarity with computer programming and high school math—the book will cover the rest. After an introduction to Python, you’ll move through key topics like how to build a good training dataset, work with the scikit-learn and Keras libraries, and evaluate your models’ performance. You’ll also learn: How to use classic machine learning models like k-Nearest Neighbors, Random Forests, and Support Vector Machines How neural networks work and how they’re trained How to use convolutional neural networks How to develop a successful...
THE AI Artificial Intelligence Course From Beginner to Expert This book is number 1 in sales for its important content for the learning and development that this book has for each person, learning everything related to artificial intelligence for commercial or personal use. "Artificial intelligence is rapidly transforming the world we know. Every day, new applications and advances in AI are improving our lives, from medicine to autonomous driving, education and much more. By investing in an artificial intelligence course, you are investing in your future and the ability to actively participate in this technological revolution. AI is not just a valuable skill, it's a superpower that can expand your opportunities in the job market and allow you to tackle complex problems in a variety of fields. Imagine the possibilities of contributing to personalized medicine, environmental conservation, automating boring tasks or creating innovative products. But, as with any skill, the journey begins with learning. Through an artificial intelligence course, you can acquire the knowledge and skills necessary to explore a world of unlimited possibilities. It doesn't matter if you are a beginner or...
This book doesn't have any superpowers or magic formula to help you master the art of neural networks and deep learning. We believe that such learning is all in your heart. You need to learn a concept by heart and then brainstorm its different possibilities. I don't claim that after reading this book you will become an expert in Python and Deep Learning Neural Networks. Instead, you will, for sure, have a basic understanding of deep learning and its implications and real-life applications. Most of the time, what confuses us is the application of a certain thing in our lives. Once we know that, we can relate the subject to that particular thing and learn. An interesting thing is that neural networks also learn the same way. This makes it easier to learn about them when we know the basics. Let's take a look at what this book has to offer: ● The basics of Python including data types, operators and numbers. ● Advanced programming in Python with Python expressions, types and much more. ● A comprehensive overview of deep learning and its link to the smart systems that we are now building. ● An overview of how artificial neural networks work in real life. ● An overview of...
Multitud de estudiantes de secundaria presentan dificultades a la hora de resolver problemas a través de un ordenador. Esto va ligado directamente con la capacidad de atención, la creatividad y el pensamiento lógico, entre otras cosas, pues aprender a programar produce efectos positivos en todos los niveles. Si quiere despuntar en estos temas y conocer lo esencial de la programación, este libro es el adecuado. Las autoras trabajan desde hace varios años como docentes en nivel superior y consideran que, más allá de la edad, cualquier persona que cuente con los conceptos básicos de informática puede llegar a programar un ordenador y beneficiarse de muchas maneras. Por ello, ponen a su disposición todo lo que necesita saber acerca de: "La programación de ordenadores mediante la resolución de problemas "Los algoritmos como forma de resolver problemas a través de un ordenador Gracias a esta lectura amena y fructífera, desarrollará sus competencias y estará preparado para su futuro tecnológico.
Este libro ofrece una visión general sobre los conceptos de Machine Learning y los fundamentos del análisis de datos mediante el lenguaje Python, haciendo uso de herramientas como NumPy, Pandas y Matplotlib. Se hace hincapié en las técnicas que permiten acondicionar un conjunto de datos, desde la detección y corrección de errores hasta el análisis estadístico para comprender el conjunto de datos en cuestión. Además, aborda las etapas de transformación de datos y la selección de características, aspectos cruciales para el éxito de un proyecto de analítica de datos y Machine Learning. Aborda temas clave para estudiantes o docentes que buscan realizar trabajos o investigaciones que requieran analizar datos y que carezcan de conocimientos sobre cómo preparar la información antes de aplicar algoritmos de Machine Learning. Así pues, la preparación adecuada de los datos es fundamental para determinar el valor de la variable de salida o visualizar patrones dentro de los datos.
Descubra cómo el análisis de datos le puede llevar al éxito en cualquier ámbito empresarial y en los medios de comunicación En el mundo actual, el análisis de datos es fundamental para tomar decisiones, trazar objetivos e identificar oportunidades en cualquier sector. Este libro emerge como una herramienta esencial, accesible tanto para principiantes como para profesionales, con la que podrá adentrarse en el emocionante universo de la ciencia de datos con resultados satisfactorios. Análisis de datos con Python 3 despliega el poder del lenguaje de programación Python con un enfoque práctico y didáctico. Gracias a esta lectura, conocerá conceptos y herramientas fundamentales como Big Data, SciPy y Pandas. Pero eso no es todo: también explorará territorios como el procesamiento de lenguaje natural, la robótica, el machine learning y el web scraping, entre otros. Asimismo, adquirirá una comprensión completa de los conceptos y técnicas que están modelando el futuro digital. Este libro aborda los conceptos básicos sobre criptografía, la red Tor, Tails y la tecnología empleada en el desarrollo de las criptomonedas. Diseñado para estudiantes y profesionales de la...
Descubre todo lo que siempre quisiste saber para aprender programación y nunca te animaste a preguntar. Este libro, basado en 20 años de experiencia personal, te guiará desde entender qué es la programación hasta explorar los diversos lenguajes de programación. Obtén información valiosa sobre la demanda laboral y las habilidades clave, esta guía ofrece conocimientos prácticos y perspectivas fundamentales. Aquí comparto todo lo que he aprendido sobre el mundo de la programación de manera accesible y sin tecnicismos complicados. Con secciones dedicadas a las oportunidades laborales, consejos sobre estudios y reflexiones sobre el futuro de la inteligencia artificial en la programación. Este libro proporciona una visión completa para principiantes y aquellos que buscan avanzar en su carrera. Esta herramienta invaluable está diseñada para aquellos que desean adentrarse en la programación, independientemente de su profesión, edad o nivel de experiencia. ¡Descubre el potencial ilimitado en el mundo de la programación con CODEAR!
Si tienes cero o nula experiencia en programación y quieres saber más acerca de la solución algorítmica de problemas, enfatizando en el análisis, el diseño, la implementación y la prueba de las soluciones, este libro será tu gran aliado. Gracias a la lectura de este manual serás capaz de analizar un problema y, una vez entendido, diseñar el algoritmo que representa una solución del problema (computational thinking). Además, desarrollarás la capacidad de programar, pues los problemas planteados son de una naturaleza tal que permiten que los algoritmos diseñados puedan ser implementados por medio de un lenguaje de programación, en este caso, Python. El libro es el resultado de muchos años de enseñanza de materias en las cuales el objetivo principal es despertar en los alumnos el gusto por resolver problemas por medio de los algoritmos. La idea de enseñar a programar debe ir más allá de enseñar un lenguaje de programación, debe desarrollar la capacidad de análisis, despertar el interés por diseñar soluciones eficaces y eficientes, promover la escritura de código agradable de leer y, por lo tanto, fácil de mantener y evolucionar, y debe convencer acerca de...
★☆Have you come across the terms machine learning and neural networks in most articles you have recently read? Do you also want to learn how to build a machine learning model that will answer your questions within a blink of your eyes?☆★ If you responded yes to any of the above questions, you have come to the right place. Machine learning is an incredibly dense topic. It's hard to imagine condensing it into an easily readable and digestible format. However, this book aims to do exactly that. Machine learning and artificial intelligence have been used in different machines and applications to improve the user's experience. One can also use machine learning to make data analysis and predicting the output for some data sets easy. All you need to do is choose the right algorithm, train the model and test the model before you apply it on any real-world tool. It is that simple isn't it? ★★Apart from this, you will also learn more about★★ ♦ The Different Types Of Learning Algorithm That You Can Expect To Encounter ♦ The Numerous Applications Of Machine Learning And Deep Learning ♦ The Best Practices For Picking Up Neural Networks ♦ What Are The Best Languages And...