{"product_id":"pro-deep-learning-with-tensorflow-2-0-a-mathematical-approach-to-advanced-artificial-intelligence-in-python","title":"Deep Learning Pro con Tensorflow 2.0: Un Enfoque Matemático a la Inteligencia Artificial Avanzada en Python","description":"\u003cp\u003eEste libro se basa en los fundamentos establecidos en su primera edición, con capítulos actualizados y las últimas implementaciones de código para ponerlo al día con TensorFlow 2.0.\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003ci\u003ePro Deep Learning con TensorFlow 2.0\u003c\/i\u003e comienza con los fundamentos matemáticos y técnicos centrales del aprendizaje profundo. A continuación, aprenderá sobre las redes neuronales convolucionales, incluidos los nuevos métodos convolucionales como la convolución dilatada, la convolución separable en profundidad y su implementación. Luego, obtendrá una comprensión del procesamiento del lenguaje natural en arquitecturas de red avanzadas como los transformadores y varios mecanismos de atención relevantes para el procesamiento del lenguaje natural y las redes neuronales en general. A medida que avance en el libro, explorará marcos de aprendizaje no supervisados que reflejan el estado actual de los métodos de aprendizaje profundo, como los autoencoders y los autoencoders variacionales. El capítulo final cubre el tema avanzado de las redes generativas adversarias y sus variantes, como las GAN de consistencia cíclica y las técnicas de redes neuronales gráficas como las redes de atención gráfica y GraphSAGE.\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eAl completar este libro, comprenderá los fundamentos matemáticos y los conceptos del aprendizaje profundo, y podrá utilizar los prototipos demostrados para construir nuevas aplicaciones de aprendizaje profundo.\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eLo que aprenderá\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eComprender el aprendizaje profundo de pila completa utilizando TensorFlow 2.0\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eObtener una comprensión de los fundamentos matemáticos del aprendizaje profundo \u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eImplementar soluciones complejas de aprendizaje profundo en producción utilizando TensorFlow 2.0\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eComprender las redes generativas adversarias, las redes de atención gráfica y GraphSAGE\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003cp\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eA quién va dirigido este libro: \u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e Científicos de datos y profesionales del aprendizaje automático, desarrolladores de software, estudiantes de posgrado y entusiastas del código abierto.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eAutor:\u003c\/b\u003e \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=AUTH-11314542\"\u003eSantanu Pattanayak\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eEditorial:\u003c\/b\u003e Apress\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePublicado:\u003c\/b\u003e 01\/01\/2023\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePáginas:\u003c\/b\u003e 652\u003cbr\u003e\u003cb\u003eTipo de encuadernación:\u003c\/b\u003e Tapa blanda\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePeso:\u003c\/b\u003e 2.53lbs\u003cbr\u003e\u003cb\u003eTamaño:\u003c\/b\u003e 10.00h x 7.00w x 1.35d\u003cbr\u003e\u003cb\u003eISBN13:\u003c\/b\u003e 9781484289303\u003cbr\u003e\u003cb\u003eISBN10:\u003c\/b\u003e 1484289307\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-COM051360\"\u003eLenguajes | Python\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cp\u003e\u003cb\u003eSobre el autor\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cb\u003eSantanu Pattanayak\u003c\/b\u003e trabaja como especialista senior en aprendizaje automático en Qualcomm Corp R\u0026amp;D y es autor de \u003ci\u003eQuantum Machine Learning with Python\u003c\/i\u003e, publicado por Apress. Tiene más de 16 años de experiencia, habiendo trabajado en GE, Capgemini e IBM antes de unirse a Qualcomm. Se graduó en ingeniería eléctrica en la Universidad de Jadavpur, Calcuta, y es un ávido entusiasta de las matemáticas. Santanu tiene una maestría en ciencia de datos del Instituto Indio de Tecnología (IIT), Hyderabad. También participa en concursos de Kaggle en su tiempo libre, donde se encuentra entre los 500 mejores. Actualmente, reside en Bangalore con su esposa.\u003c\/p\u003e","brand":"Apress","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":44527994634477,"sku":"9781484289303","price":64.99,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0550\/8097\/6621\/products\/img_1a626aef-f1f3-4086-84f3-448f3f557d94.jpg?v=1701382183","url":"https:\/\/sureshotbooks.com\/es\/products\/pro-deep-learning-with-tensorflow-2-0-a-mathematical-approach-to-advanced-artificial-intelligence-in-python","provider":"SureShot Books Publishing LLC","version":"1.0","type":"link"}