Las matemáticas de la IA

    Introducción al deep learning

    Las bases matemáticas del deep learning, la subdisciplina de la IA que la ha revolucionado con su capacidad para aprender partir de grandes volúmenes de datos

    La inteligencia artificial es un amplio y diverso campo de la computación dedicado al desarrollo de algoritmos, sistemas y técnicas que permitan a las máquinas aprender y mejorar sus capacidades de razonamiento, percepción y comunicación. Presente en multitud de ámbitos, ya sea en la medicina, la industria automotriz, la educación, la logística o el entretenimiento, la base de todos estos logros se encuentra en las matemáticas, responsables tanto de los sistemas simples de automatización como de los complejos algoritmos de aprendizaje automático. Este libro es una introducción a las bases matemáticas del deep learning, una subdisciplina de la IA que ha revolucionado esta área gracias a su capacidad para aprender y mejorar a partir de grandes volúmenes de datos. Mediante redes neuronales profundas, el deep learning ha permitido avances significativos en tareas que van desde el reconocimiento de voz y de imágenes hasta la generación de texto, estableciendo nuevos paradigmas en la forma en que las máquinas pueden aprender de la información de manera autónoma. Esta obra ofrece así una comprensión inicial de estas herramientas matemáticas y sus principales aplicaciones.

    Escritor
    Colección
    Miradas Matemáticas
    Materia
    Divulgación científica
    EAN
    9788410671331
    ISBN
    978-84-1067-133-1
    Páginas
    128
    Ancho
    14 cm
    Alto
    22 cm
    Fecha publicación
    07-10-2024
    Número en la colección
    30
    Edición en papel
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    Sobre Oskitz Ruiz Sarrias (Escritor)

    • Oskitz Ruiz Sarrias
      Graduado en Matemáticas por la UPV/EHU (2019) y posee un Máster en Investigación en Inteligencia Artificial por la UNED (2021). Desde 2020, trabaja en la empresa NNBi, donde se ha especializado en la aplicación de técnicas avanzadas de inteligencia artificial en los sectores médi... Ver más sobre el autor

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    Contenidos

    Introducción 

    Capítulo 1. ¿De dónde venimos? 

    Capítulo 2. Fundamentos matemáticos 

    Capítulo 3. Redes neuronales artificiales 

    Capítulo 4. Entrenamiento de las redes neuronales 

    Capítulo 5. Redes neuronales convolucionales y recurrentes 

    Capítulo 6. Modelos avanzados: autoencoders,

    GAN y transformers 

    Capítulo 7. ¿A dónde vamos? 

    Bibliografía