{"product_id":"the-little-learner-a-straight-line-to-deep-learning-9780262546379","title":"El Pequeño Aprendiz: Una Línea Recta hacia el Aprendizaje Profundo","description":"\u003cb\u003eUna introducción altamente accesible y paso a paso al aprendizaje profundo, escrita en un estilo atractivo de preguntas y respuestas.\u003c\/b\u003e \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e\u003ci\u003eThe Little Learner\u003c\/i\u003e presenta el aprendizaje profundo de abajo hacia arriba, invitando a los estudiantes a aprender haciendo. Con el humor característico y el enfoque socrático de los favoritos de la clase \u003ci\u003eThe Little Schemer\u003c\/i\u003e y \u003ci\u003eThe Little Typer,\u003c\/i\u003e este texto afín explica el funcionamiento de las redes neuronales profundas construyéndolas incrementalmente desde los primeros principios utilizando pequeños programas que se construyen unos sobre otros. Partiendo de cero, el lector es guiado a través de una implementación completa de una aplicación sustancial: un reconocedor de señales ruidosas de código Morse. Orientado a ejemplos y altamente accesible, \u003ci\u003eThe Little Learner\u003c\/i\u003e cubre todos los conceptos necesarios para desarrollar una comprensión intuitiva del funcionamiento de las redes neuronales profundas, incluyendo tensores, operadores extendidos, algoritmos de descenso de gradiente, neuronas artificiales, redes densas, redes convolucionales, redes residuales y diferenciación automática. \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eEl estilo conversacional, las ilustraciones y el formato de preguntas y respuestas hacen que el aprendizaje profundo sea accesible y divertido.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eEl enfoque incremental construye conceptos avanzados a partir de los primeros principios.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003ePresenta ideas clave del aprendizaje automático utilizando un subconjunto pequeño y manejable del lenguaje Scheme.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eAdecuado para cualquier persona con conocimientos de matemáticas de secundaria y algo de experiencia en programación.\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\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-16595858\"\u003eDaniel P. Friedman\u003c\/a\u003e, \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=AUTH-15603623\"\u003eAnurag Mendhekar\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eEditorial:\u003c\/b\u003e MIT Press\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePublicado:\u003c\/b\u003e 21\/02\/2023\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePáginas:\u003c\/b\u003e 440\u003cbr\u003e\u003cb\u003eTipo de encuadernación:\u003c\/b\u003e Tapa blanda\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePeso:\u003c\/b\u003e 1.50 lbs\u003cbr\u003e\u003cb\u003eTamaño:\u003c\/b\u003e 8.90h x 6.93w x 1.26d\u003cbr\u003e\u003cb\u003eISBN13:\u003c\/b\u003e 9780262546379\u003cbr\u003e\u003cb\u003eISBN10:\u003c\/b\u003e 026254637X\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\"\u003eComputadoras\u003c\/a\u003e | \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=BISAC-COM094000\"\u003eCiencia de Datos | Aprendizaje Automático\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e- \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=CAT-COM\"\u003eComputadoras\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\"\u003eComputadoras\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\u003cbr\u003e\u003cp\u003e\u003cb\u003eSobre el autor\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eDaniel P. Friedman\u003c\/b\u003e es profesor de Ciencias de la Computación en la Escuela de Informática, Computación e Ingeniería de la Universidad de Indiana y es autor de muchos libros publicados por MIT Press, incluyendo \u003ci\u003eThe Little Schemer\u003c\/i\u003e y \u003ci\u003eThe Seasoned Schemer\u003c\/i\u003e (con Matthias Felleisen); \u003ci\u003eThe Little Prover\u003c\/i\u003e (con Carl Eastlund); y \u003ci\u003eThe Reasoned Schemer\u003c\/i\u003e (con William E. Byrd, Oleg Kiselyov y Jason Hemann). \u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003c\/p\u003e\u003cb\u003eAnurag Mendhekar\u003c\/b\u003e es cofundador y presidente de Paper Culture, donde se enfoca en el desarrollo de inteligencia artificial para la creatividad, y un emprendedor. Comenzó su carrera en el Centro de Investigación de Palo Alto (PARC) de Xerox, donde fue uno de los inventores de la programación orientada a aspectos. Su carrera ha abarcado una variedad de tecnologías, incluidos sistemas distribuidos, compresión de imágenes y videos, y distribución de videos para realidad virtual.","brand":"MIT Press","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":44486225232109,"sku":"9780262546379","price":91.67,"currency_code":"USD","in_stock":false}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0550\/8097\/6621\/products\/img_aceac5cd-346b-4280-9581-cf00701be434.jpg?v=1700815228","url":"https:\/\/sureshotbooks.com\/es\/products\/the-little-learner-a-straight-line-to-deep-learning-9780262546379","provider":"SureShot Books Publishing LLC","version":"1.0","type":"link"}