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003			MX-SIABUC
005			20240716171935.0
020			_a978-958-778-640-8 (pasta rústica)
082			_a006.31 T693p 2020
100			_aTorres ¡ Viñals, Jordi
245			_aPython deep learning : _bIntroducción práctica con keras y tensorflow 2 / _cJordi Torres ¡Viñals
260			_aBogotá : _bAlpha Editorial/Alphaomega Colombiana |a Madrid, _c2020
300			_a384 páginas : _bil. ; _c17 x 24 cm.
500			_aIncluye índice analítico y alfabético
505			_aPrefacio -- 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			_aPYTHON (LENGUAJE DE PROGRAMACIÓN DE COMPUTADORES)
650			_aLENGUAJE DE PROGRAMACIÓN (COMPUTADORES ELECTRONICOS)
650			_aAPRENDIZAJE AUTOMÁTICO (INTELIGENCIA ARTIFICIAL)
650			_aTEORIA DEL APRENDIZAJE COMPUTACIONAL
008			5200302020 ck a 9100003300spa00
999			_c4322 _d4322