Descripción
Aproveche el poder de MATLAB para los desafíos de aprendizaje profundo. Practical MATLAB Deep Learning, Segunda Edición, sigue siendo un libro único que proporciona una introducción al aprendizaje profundo y al uso de los conjuntos de herramientas de aprendizaje profundo de MATLAB. En este libro, verá cómo estos conjuntos de herramientas proporcionan el conjunto completo de funciones necesarias para implementar todos los aspectos del aprendizaje profundo. Esta edición incluye proyectos nuevos y ampliados, y cubre el aprendizaje profundo generativo y el aprendizaje por refuerzo.
A lo largo del libro, aprenderá a modelar sistemas complejos y a aplicar el aprendizaje profundo a problemas en esas áreas. Las aplicaciones incluyen:
- Navegación de aeronaves
- Un avión que aterriza en Titán, la luna de Saturno, utilizando el aprendizaje por refuerzo
- Predicción del mercado de valores
- Procesamiento del lenguaje natural
- Creación musical utilizando aprendizaje profundo generativo
- Control de plasma
- Procesamiento de sensores terrestres para naves espaciales
- Adquisición de datos Bluetooth de MATLAB aplicada a la física de la danza
Lo que aprenderá
- Explore el aprendizaje profundo utilizando MATLAB y compárelo con algoritmos
- Escriba una función de aprendizaje profundo en MATLAB y entrénela con ejemplos
- Utilice los conjuntos de herramientas de MATLAB relacionados con el aprendizaje profundo
- Implemente la predicción de interrupciones de tokamak
- Ahora incluye el aprendizaje por refuerzo
Ingenieros, científicos de datos y estudiantes que desean un libro rico en ejemplos sobre aprendizaje profundo utilizando MATLAB.
Autor: Michael Paluszek, Stephanie Thomas, Eric Ham
Editorial: Apress
Publicado: 11/09/2022
Páginas: 329
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.35lbs
Tamaño: 10.00h x 7.00w x 0.73d
ISBN13: 9781484279113
ISBN10: 1484279115
Categorías BISAC:
- Informática | Inteligencia artificial | General
- Informática | Hardware | General
- Informática | Ciencia de datos | General
Sobre el autor
Michael Paluszek es coautor de MATLAB Recipes, publicado por Apress. Es presidente de Princeton Satellite Systems, Inc. (PSS) en Plainsboro, Nueva Jersey. El Sr. Paluszek fundó PSS en 1992 para proporcionar servicios de consultoría aeroespacial. Utilizó MATLAB para desarrollar el sistema de control y la simulación del satélite de comunicaciones geoestable Indostar-1, lo que resultó en el lanzamiento de la primera caja de herramientas comercial de MATLAB de PSS, la Spacecraft Control Toolbox, en 1995. Desde entonces, ha desarrollado cajas de herramientas y paquetes de software para aviones, submarinos, robótica y propulsión por fusión, lo que ha dado como resultado la extensa línea de productos actual de PSS. Actualmente dirige un contrato de investigación del Ejército para el control de actitud de precisión de pequeños satélites y trabaja con el Laboratorio de Física de Plasmas de Princeton en un reactor de fusión nuclear compacto para la generación de energía y la propulsión. Antes de fundar PSS, el Sr. Paluszek fue ingeniero en GE Astro Space en East Windsor, NJ. En GE, diseñó el sistema de control de plataforma giratoria Polar de Global Geospace Science y dirigió el diseño del sistema de control de actitud del GPS IIR, los sistemas de control de actitud del Inmarsat-3 y el sistema de control delta-V del Mars Observer, aprovechando MATLAB para el diseño de control. El Sr. Paluszek también trabajó en el sistema de determinación de actitud para los satélites meteorológicos DMSP. El Sr. Paluszek voló satélites de comunicaciones en más de doce lanzamientos de satélites, incluida la recuperación del GSTAR III, la primera transferencia de un satélite a una órbita operativa utilizando propulsores eléctricos. En el Laboratorio Draper, el Sr. Paluszek trabajó en el transbordador espacial, la estación espacial y la navegación submarina. Su trabajo en la estación espacial incluyó el diseño de sistemas de control basados en giróscopos de momento de control para el control de actitud. El Sr. Paluszek recibió su licenciatura en Ingeniería Eléctrica y sus maestrías y títulos de ingeniero en Aeronáutica y Astronáutica del Instituto Tecnológico de Massachusetts. Es autor de numerosos artículos y tiene más de una docena de patentes estadounidenses.
Stephanie Thomas es coautora de MATLAB Recipes, publicado por Apress. Recibió sus licenciaturas y maestrías en Aeronáutica y Astronáutica del Instituto Tecnológico de Massachusetts en 1999 y 2001. La Sra. Thomas conoció la Spacecraft Control Toolbox de PSS para MATLAB durante una pasantía de verano en 1996 y ha estado usando MATLAB para análisis aeroespaciales desde entonces. Construyó una simulación de un vehículo de transferencia lunar en C++, LunarPilot, durante la misma pasantía. En sus casi 20 años de experiencia con MATLAB, ha desarrollado muchas herramientas de software, incluyendo el Módulo de Vela Solar para la Spacecraft Control Toolbox; una caja de herramientas de operaciones satelitales de proximidad para la Fuerza Aérea; bloques de Simulink de monitoreo de colisiones para la misión del satélite Prisma; y herramientas de análisis de vehículos de lanzamiento en MATLAB y Java, por nombrar algunos. Ha desarrollado métodos novedosos para la evaluación de situaciones espaciales, como un enfoque numérico para evaluar el problema general de encuentro entre dos satélites implementado tanto en MATLAB como en C++. La Sra. Thomas ha contribuido al libro de texto de PSS Attitude and Orbit Control, que presenta ejemplos utilizando la Spacecraft Control Toolbox, y ha escrito muchas Guías de usuario de software. Ha impartido capacitación en SCT para ingenieros de diversas localidades como Australia, Canadá, Brasil y Tailandia y ha realizado consultoría de MATLAB para la NASA, la Fuerza Aérea y la Agencia Espacial Europea.
Eric Ham es especialista técnico en Princeton Satellite Systems. Su experiencia radica en el aprendizaje profundo, la programación utilizando MATLAB, C++ y relacionados.