{"product_id":"practical-matlab-deep-learning-a-projects-based-approach-9781484279113","title":"Aprendizaje profundo con MATLAB: Un enfoque basado en proyectos","description":"\u003cp\u003eAproveche 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.\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eA lo largo del libro, aprenderá a modelar sistemas complejos y a aplicar el aprendizaje profundo a problemas en esas áreas. Las aplicaciones incluyen:\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eNavegación de aeronaves\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eUn avión que aterriza en Titán, la luna de Saturno, utilizando el aprendizaje por refuerzo\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003ePredicción del mercado de valores\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eProcesamiento del lenguaje natural\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eCreación musical utilizando aprendizaje profundo generativo\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eControl de plasma\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eProcesamiento de sensores terrestres para naves espaciales\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eAdquisición de datos Bluetooth de MATLAB aplicada a la física de la danza\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003cp\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eLo que aprenderá\u003c\/b\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eExplore el aprendizaje profundo utilizando MATLAB y compárelo con algoritmos\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eEscriba una función de aprendizaje profundo en MATLAB y entrénela con ejemplos\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eUtilice los conjuntos de herramientas de MATLAB relacionados con el aprendizaje profundo\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eImplemente la predicción de interrupciones de tokamak\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eAhora incluye el aprendizaje por refuerzo\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003cb\u003ePara quién es este libro\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003eIngenieros, científicos de datos y estudiantes que desean un libro rico en ejemplos sobre aprendizaje profundo utilizando MATLAB.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eAutor:\u003c\/b\u003e \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=AUTH-9973354\"\u003eMichael Paluszek\u003c\/a\u003e, \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=AUTH-11964270\"\u003eStephanie Thomas\u003c\/a\u003e, \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=AUTH-12722045\"\u003eEric Ham\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eEditorial:\u003c\/b\u003e Apress\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePublicado:\u003c\/b\u003e 11\/09\/2022\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePáginas:\u003c\/b\u003e 329\u003cbr\u003e\u003cb\u003eTipo de encuadernación:\u003c\/b\u003e Tapa blanda\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePeso:\u003c\/b\u003e 1.35lbs\u003cbr\u003e\u003cb\u003eTamaño:\u003c\/b\u003e 10.00h x 7.00w x 0.73d\u003cbr\u003e\u003cb\u003eISBN13:\u003c\/b\u003e 9781484279113\u003cbr\u003e\u003cb\u003eISBN10:\u003c\/b\u003e 1484279115\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-COM067000\"\u003eHardware | 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-COM018000\"\u003eCiencia de datos | General\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cp\u003e\u003cb\u003eSobre el autor\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eMichael Paluszek\u003c\/b\u003e 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.\u003cbr\u003e\u003cb\u003eStephanie Thomas\u003c\/b\u003e 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.\u003cbr\u003e\u003cb\u003eEric Ham\u003c\/b\u003e es especialista técnico en Princeton Satellite Systems. Su experiencia radica en el aprendizaje profundo, la programación utilizando MATLAB, C++ y relacionados.\u003c\/p\u003e","brand":"Apress","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":44499818938605,"sku":"9781484279113","price":59.99,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0550\/8097\/6621\/products\/img_540b2472-b003-41dd-84c4-0879e8f89f60.jpg?v=1700985072","url":"https:\/\/sureshotbooks.com\/es\/products\/practical-matlab-deep-learning-a-projects-based-approach-9781484279113","provider":"SureShot Books Publishing LLC","version":"1.0","type":"link"}