{"product_id":"ai-for-data-science-artificial-intelligence-frameworks-and-functionality-for-deep-learning-optimization-and-beyond-9781634624091","title":"IA para la ciencia de datos: Marcos de inteligencia artificial y funcionalidad para el aprendizaje profundo, la optimización y más allá","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eDomine los enfoques y principios de los algoritmos de Inteligencia Artificial (IA) y aplíquelos a proyectos de Ciencia de Datos con código Python y Julia.\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eLos profesionales aspirantes y en ejercicio de la Ciencia de Datos y la IA, junto con los programadores de Python y Julia, practicarán numerosos algoritmos de IA y desarrollarán una comprensión más holística del campo de la IA, y aprenderán cuándo usar cada marco para abordar proyectos en nuestro mundo cada vez más complejo.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eLos dos primeros capítulos introducen el campo, con el Capítulo 1 examinando los modelos de Deep Learning y el Capítulo 2 proporcionando una visión general de los algoritmos más allá del Deep Learning, incluyendo Optimización, Lógica Difusa y Creatividad Artificial.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eLos siguientes capítulos se centran en los marcos de IA; contienen datos y código Python y Julia en un Docker proporcionado, para que pueda practicar. El Capítulo 3 cubre MXNet de Apache, el Capítulo 4 cubre TensorFlow y el Capítulo 5 investiga Keras. Después de cubrir estos marcos de Deep Learning, exploramos una serie de marcos de optimización, con el Capítulo 6 cubriendo la Optimización por Enjambre de Partículas (PSO), el Capítulo 7 sobre Algoritmos Genéticos (GAs) y el Capítulo 8 discutiendo el Recocido Simulado (SA).\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eEl Capítulo 9 comienza nuestra exploración de métodos avanzados de IA, cubriendo Redes Neuronales Convolucionales (CNNs) y Redes Neuronales Recurrentes (RNNs). El Capítulo 10 discute los conjuntos de optimización y cómo pueden agregar valor a la tubería de Ciencia de Datos.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eEl Capítulo 11 contiene varios marcos de IA alternativos, incluyendo Máquinas de Aprendizaje Extremo (ELMs), Redes Cápsula (CapsNets) y Sistemas de Inferencia Difusa (FIS).\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eEl Capítulo 12 cubre otras consideraciones complementarias a los temas de IA cubiertos, incluyendo conceptos de Big Data, áreas de especialización en Ciencia de Datos y recursos de datos útiles para experimentar.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eSe incluye un glosario completo, así como una serie de apéndices que cubren Transfer Learning, Reinforcement Learning, Sistemas Autoencoder y Redes Generativas Adversarias. También hay un apéndice sobre los aspectos comerciales de la IA en proyectos de ciencia de datos, y un apéndice sobre cómo usar la imagen Docker para acceder a los datos y el código del libro.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eEl campo de la IA es vasto y puede ser abrumador para el recién llegado. Este libro le proporcionará una sólida comprensión del campo, además de inspirarle a explorar más a fondo.\u003c\/p\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eAutor:\u003c\/b\u003e \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=AUTH-12108893\"\u003eZacharias Voulgaris\u003c\/a\u003e, \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=AUTH-12108894\"\u003eYunus Emrah Bulut\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eEditorial:\u003c\/b\u003e Technics Publications\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePublicado:\u003c\/b\u003e 09\/12\/2018\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePáginas:\u003c\/b\u003e 290\u003cbr\u003e\u003cb\u003eTipo de encuadernación:\u003c\/b\u003e Tapa blanda\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePeso:\u003c\/b\u003e 1.11lbs\u003cbr\u003e\u003cb\u003eTamaño:\u003c\/b\u003e 9.25h x 7.50w x 0.61d\u003cbr\u003e\u003cb\u003eISBN13:\u003c\/b\u003e 9781634624091\u003cbr\u003e\u003cb\u003eISBN10:\u003c\/b\u003e 1634624092\u003cbr\u003e\u003cb\u003eCategorías BISAC:\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e- \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=CAT-COM\"\u003eInformática\u003c\/a\u003e | \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=BISAC-COM004000\"\u003eInteligencia Artificial | General\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e- \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=CAT-COM\"\u003eInformática\u003c\/a\u003e | \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=BISAC-COM072000\"\u003eSimulación por Computadora\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e- \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=CAT-COM\"\u003eInformática\u003c\/a\u003e | \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=BISAC-COM051300\"\u003eProgramación | Algoritmos\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e\u003cp\u003e\u003ci\u003eEste título no es retornable\u003c\/i\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/p\u003e","brand":"Technics Publications","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":43311279538413,"sku":"9781634624091","price":54.95,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0550\/8097\/6621\/products\/img_0f029a47-eeb7-411c-bfba-3e8e9b2942c5.jpg?v=1663000484","url":"https:\/\/sureshotbooks.com\/es\/products\/ai-for-data-science-artificial-intelligence-frameworks-and-functionality-for-deep-learning-optimization-and-beyond-9781634624091","provider":"SureShot Books Publishing LLC","version":"1.0","type":"link"}