Python deep learning : Introducción práctica con keras y tensorflow 2 /
Torres ¡ Viñals, Jordi
Python deep learning : Introducción práctica con keras y tensorflow 2 / Jordi Torres ¡Viñals - Bogotá : Alpha Editorial/Alphaomega Colombiana |a Madrid, 2020 - 384 páginas : il. ; 17 x 24 cm.
Incluye índice analítico y alfabético
Prefacio -- Acerca de este libro -- Parte 1: Introducción -- Capítulo 1. ¿Qué es el Deep Learning? -- Capítulo 2. Entorno de trabajo -- Capítulo 3. Python y sus librerías -- Parte 2: Fundamentos del deep learning -- Capítulo 4. Redes neuronales densamente conectadas -- Capítulo 5. Redes neuronales en Keras -- Capítulo 6. Cómo se entrena una red neuronal -- Capítulo 7. Parámetros e hiperparámetros en redes neuronales -- Capítulo 8. Redes neuronales convolucionales -- Parte 3: Técnicas del deep learning -- Capítulo 9. Etapas de un proyecto Deep Learning -- Capítulo 10. Datos para entrenar redes neuronales -- Capítulo 11. Data Augmentation y Transfer Learning -- Capítulo 12. Arquitecturas avanzadas de redes neuronales -- Parte 4: Deep learning generativo -- Capítulo 13. Redes neuronales recurrentes -- Capítulo 14. Generative Adversarial Networks Clausura -- Apéndices.
978-958-778-640-8 (pasta rústica)
PYTHON (LENGUAJE DE PROGRAMACIÓN DE COMPUTADORES)
LENGUAJE DE PROGRAMACIÓN (COMPUTADORES ELECTRONICOS)
APRENDIZAJE AUTOMÁTICO (INTELIGENCIA ARTIFICIAL)
TEORIA DEL APRENDIZAJE COMPUTACIONAL
006.31 T693p 2020
Python deep learning : Introducción práctica con keras y tensorflow 2 / Jordi Torres ¡Viñals - Bogotá : Alpha Editorial/Alphaomega Colombiana |a Madrid, 2020 - 384 páginas : il. ; 17 x 24 cm.
Incluye índice analítico y alfabético
Prefacio -- Acerca de este libro -- Parte 1: Introducción -- Capítulo 1. ¿Qué es el Deep Learning? -- Capítulo 2. Entorno de trabajo -- Capítulo 3. Python y sus librerías -- Parte 2: Fundamentos del deep learning -- Capítulo 4. Redes neuronales densamente conectadas -- Capítulo 5. Redes neuronales en Keras -- Capítulo 6. Cómo se entrena una red neuronal -- Capítulo 7. Parámetros e hiperparámetros en redes neuronales -- Capítulo 8. Redes neuronales convolucionales -- Parte 3: Técnicas del deep learning -- Capítulo 9. Etapas de un proyecto Deep Learning -- Capítulo 10. Datos para entrenar redes neuronales -- Capítulo 11. Data Augmentation y Transfer Learning -- Capítulo 12. Arquitecturas avanzadas de redes neuronales -- Parte 4: Deep learning generativo -- Capítulo 13. Redes neuronales recurrentes -- Capítulo 14. Generative Adversarial Networks Clausura -- Apéndices.
978-958-778-640-8 (pasta rústica)
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APRENDIZAJE AUTOMÁTICO (INTELIGENCIA ARTIFICIAL)
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