Descripción
El cerebro siempre ha tenido una ventaja fundamental sobre las computadoras convencionales: puede aprender. Sin embargo, una nueva generación de algoritmos de inteligencia artificial, en forma de redes neuronales profundas, está eliminando rápidamente esa ventaja. Las redes neuronales profundas se basan en algoritmos adaptativos para dominar una amplia variedad de tareas, incluyendo el diagnóstico de cáncer, el reconocimiento de objetos, el reconocimiento de voz, el control robótico, el ajedrez, el póquer, el backgammon y el Go, a niveles de rendimiento superhumanos.
En este libro ricamente ilustrado, los algoritmos clave de aprendizaje de redes neuronales se explican primero de manera informal, seguidos de análisis matemáticos detallados. Los temas incluyen tanto redes neuronales históricamente importantes (por ejemplo, perceptrones) como redes neuronales profundas modernas (por ejemplo, redes generativas antagónicas). Los programas de computadora en línea, recopilados de repositorios de código abierto, brindan experiencia práctica con redes neuronales, y las diapositivas de PowerPoint brindan soporte para la enseñanza. Escrito en un estilo informal, con un glosario completo, apéndices tutoriales (por ejemplo, el teorema de Bayes) y una lista de lecturas adicionales, esta es una introducción ideal a los motores algorítmicos de la inteligencia artificial moderna.
Autor: James V. Stone
Editorial: Sebtel Press
Publicado: 04/01/2019
Páginas: 218
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 0.66lbs
Tamaño: 9.00h x 6.00w x 0.46d
ISBN13: 9780956372819
ISBN10: 0956372813
Categorías BISAC:
- Computadoras | Ciencia de datos | Redes neuronales
- Computadoras | Ciencias de la Computación
Este título no es retornable