MARC details
| 000 -LEADER |
|---|
| campo de control de longitud fija |
01782nam a2200217Ia 4500 |
| 003 - IDENTIFICADOR DE NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| campo de control |
MX-SIABUC |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN |
|---|
| campo de control |
20240716171935.0 |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO |
|---|
| Número Internacional Estándar del Libro |
978-958-778-640-8 (pasta rústica) |
| 082 ## - NÚMERO DE LA CLASIFICACIÓN DECIMAL DEWEY |
|---|
| Número de clasificación |
006.31 T693p 2020 |
| 008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
5200302020 ck a 9100003300spa00 |
| 100 ## - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| Nombre de persona |
Torres ¡ Viñals, Jordi |
| 245 ## - MENCIÓN DEL TÍTULO |
|---|
| Título |
Python deep learning : |
| Resto del título |
Introducción práctica con keras y tensorflow 2 / |
| Mención de responsabilidad, etc. |
Jordi Torres ¡Viñals |
| 260 ## - PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, ETC. |
|---|
| Lugar de publicación, distribución, etc. |
Bogotá : |
| Nombre del editor, distribuidor, etc. |
Alpha Editorial/Alphaomega Colombiana |a Madrid, |
| Fecha de publicación, distribución, etc. |
2020 |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA |
|---|
| Extensión |
384 páginas : |
| Otras características físicas |
il. ; |
| Dimensiones |
17 x 24 cm. |
| 500 ## - NOTA GENERAL |
|---|
| Nota general |
Incluye índice analítico y alfabético |
| 505 ## - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO |
|---|
| Nota de contenido con formato |
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. |
| 650 ## - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
PYTHON (LENGUAJE DE PROGRAMACIÓN DE COMPUTADORES) |
| 650 ## - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
LENGUAJE DE PROGRAMACIÓN (COMPUTADORES ELECTRONICOS) |
| 650 ## - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
APRENDIZAJE AUTOMÁTICO (INTELIGENCIA ARTIFICIAL) |
| 650 ## - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
TEORIA DEL APRENDIZAJE COMPUTACIONAL |