{"product_id":"9780131293762","title":"NEURAL NETWORKS AND LEARNING MACHINES 3ºED","description":"\u003ch2\u003eNEURAL NETWORKS AND LEARNING MACHINES 3ºED\u003c\/h2\u003e\n\u003ch3\u003eResumen del libro\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003eEsta obra es un manual de referencia fundamental en el campo del aprendizaje automático y las redes neuronales. El lector encontrará una exposición rigurosa y detallada de los principios matemáticos, algoritmos y arquitecturas que constituyen la base de los sistemas inteligentes modernos. Desde los modelos más clásicos hasta las técnicas de aprendizaje profundo, el libro ofrece un tratamiento exhaustivo que combina teoría, demostraciones y aplicaciones prácticas, convirtiéndose en un recurso indispensable para estudiantes avanzados, investigadores y profesionales del sector.\u003c\/p\u003e\n\u003ch3\u003e¿De qué trata?\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003eEl libro desarrolla de manera sistemática los fundamentos de las redes neuronales artificiales y las máquinas de aprendizaje. Comienza con los conceptos básicos de los perceptrones y la regla de aprendizaje de Hebb, para avanzar hacia temas más complejos como las redes multicapa, los algoritmos de retropropagación, las máquinas de vectores de soporte y los procesos estocásticos. Se exploran en profundidad las arquitecturas recurrentes, las redes de base radial, los mapas autoorganizados y los modelos de aprendizaje por refuerzo. Cada capítulo incluye demostraciones matemáticas, ejemplos numéricos y figuras explicativas que facilitan la comprensión de los mecanismos subyacentes. La obra también aborda aspectos prácticos como la selección de modelos, la regularización y la evaluación del rendimiento, ofreciendo al lector las herramientas necesarias para aplicar estos conocimientos en problemas reales de reconocimiento de patrones, clasificación y predicción.\u003c\/p\u003e\n\u003ch3\u003eTemas principales\u003c\/h3\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003ePerceptrones y redes neuronales de una sola capa\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eAlgoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eRetropropagación del error y optimización de redes multicapa\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eMáquinas de vectores de soporte y teoría del aprendizaje estadístico\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eRedes neuronales recurrentes y dinámicas no lineales\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eProcesos estocásticos y aprendizaje por refuerzo\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eArquitecturas de aprendizaje profundo y regularización de modelos\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch3\u003e¿Para quién está recomendado?\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003eEste libro está dirigido a estudiantes de posgrado y últimos cursos de carreras técnicas en ingeniería informática, matemáticas aplicadas o física. También es una herramienta esencial para investigadores en inteligencia artificial y machine learning, así como para ingenieros y científicos de datos que buscan una comprensión profunda de los algoritmos que utilizan en su trabajo diario. Se requiere un sólido conocimiento de álgebra lineal, cálculo y probabilidad para aprovechar al máximo el contenido.\u003c\/p\u003e\n\u003ch3\u003eQué aporta este libro\u003c\/h3\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eUna base teórica sólida y completa sobre redes neuronales y aprendizaje automático, desde los fundamentos hasta los desarrollos más avanzados.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eDemostraciones matemáticas detalladas que permiten entender el funcionamiento interno de cada algoritmo.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eNumerosos ejemplos prácticos, tablas y figuras que ilustran la aplicación de los conceptos a problemas reales.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eUn enfoque riguroso y actualizado, ideal para quienes desean profundizar más allá de los tutoriales superficiales.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eUna referencia duradera y autorizada, utilizada en cursos universitarios de todo el mundo.\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch3\u003eFicha técnica\u003c\/h3\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eAutor: AA.VV\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eEditorial: PRENTICE HALL IBERIA\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eIdioma: Inglés\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eTema: ENSEÑANZA Y APRENDIZAJE DE LENGUAS (DISTINTAS DEL  -  ENSEÑANZA DE LA LENGUA INGLESA (ELT)(*)  -  ELT: MATERIAL PREPARATORIO Y DE CONSULTA  -  ELT: MATERIAL DE APRENDIZAJE Y TRABAJO DE CLASE  -  ELT: INGLES PARA FINES ESPECIFICOS\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eColección: INFORMATICA INGLES\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003ePeso: 750.0 gr\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch3\u003eValoración editorial\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003eSe trata de una obra de referencia clásica y ampliamente reconocida en el ámbito del aprendizaje automático. Su enfoque matemáticamente riguroso y su cobertura exhaustiva de las arquitecturas de redes neuronales la convierten en un recurso valioso para quienes buscan una comprensión profunda y no meramente instrumental de la materia. Aunque su nivel de dificultad es alto, la claridad expositiva y la abundancia de material gráfico facilitan el estudio. Es una adquisición recomendada para cualquier biblioteca técnica especializada o para el profesional que desee consolidar sus fundamentos teóricos.\u003c\/p\u003e","brand":"PRENTICE HALL IBERIA","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":53568833421659,"sku":"9780131293762","price":222.92,"currency_code":"EUR","in_stock":false}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1018\/0650\/6331\/files\/978013129376.jpg?v=1783704837","url":"https:\/\/kalamobooks.com\/products\/9780131293762","provider":"Kalamo Books","version":"1.0","type":"link"}