Descripción
Herramientas de Inteligencia Artificial. Aprendizajo Profundo y Redes Neuronales
Resumen del libro
Esta obra ofrece una guía práctica y rigurosa sobre los fundamentos del aprendizaje profundo y las redes neuronales, utilizando MATLAB como herramienta principal. El lector descubrirá cómo diseñar, entrenar y optimizar modelos de inteligencia artificial a través de los tres pilares esenciales: Aprendizaje Automático, Aprendizaje Profundo y Ciencia de Datos. El libro aborda desde la estructura de las redes neuronales con múltiples capas hasta el preprocesamiento de conjuntos de datos de audio, vídeo, imagen y texto, proporcionando un enfoque aplicado para ingenieros y expertos que buscan implementar soluciones de IA de forma eficiente.
¿De qué trata?
El libro explica el proceso completo de diseño de modelos de inteligencia artificial, centrándose en el aprendizaje profundo como un subconjunto del aprendizaje automático basado en redes neuronales artificiales. Describe cómo estas redes se estructuran con múltiples entradas, salidas y capas ocultas, donde cada capa transforma los datos de entrada en información útil para la siguiente, permitiendo que la máquina aprenda a través de su propio procesamiento de datos. Se detalla el uso de MATLAB para reducir el tiempo de preprocesamiento y etiquetado de conjuntos de datos, con aplicaciones específicas para datos de audio, vídeo, imagen y texto, así como la sincronización de series temporales. El texto abarca desde la generación automática de funcionalidades a partir de datos de entrenamiento hasta la optimización de modelos predictivos.
Temas principales
- Diseño y arquitectura de redes neuronales artificiales con múltiples capas ocultas.
- Procesos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo aplicados con MATLAB.
- Preprocesamiento y etiquetado de conjuntos de datos para audio, vídeo, imagen y texto.
- Optimización de modelos predictivos y generación automática de funcionalidades.
- Sincronización y análisis de series temporales en el contexto de la inteligencia artificial.
¿Para quién está recomendado?
Este libro está dirigido a ingenieros, científicos de datos, estudiantes avanzados y profesionales del sector tecnológico que deseen adquirir o profundizar sus conocimientos prácticos en inteligencia artificial, aprendizaje profundo y redes neuronales. Es especialmente útil para quienes trabajan con MATLAB y buscan implementar soluciones de IA de manera eficiente en proyectos de audio, vídeo, imagen o texto.
Qué aporta este libro
- Una metodología práctica para diseñar y entrenar modelos de aprendizaje profundo utilizando MATLAB.
- Herramientas para reducir el tiempo de preprocesamiento y etiquetado de datos en múltiples formatos.
- Comprensión detallada de la arquitectura y funcionamiento de las redes neuronales multicapa.
- Capacidad para optimizar modelos predictivos y generar funcionalidades automáticas a partir de datos.
- Enfoque aplicado para resolver problemas reales con inteligencia artificial en diferentes dominios.
Ficha técnica
- Autor: Perez, Cesar
- Editorial: Ibergarceta Publicaciones S.L.
- Idioma: Español
- Tema: Inteligencia Artificial
- Colección: Fondo
- Encuadernación: Bolsillo
- Fecha de edición: septiembre de 2024
- Número de páginas: 332
- Peso: 570 g
Valoración editorial
Esta obra se presenta como un recurso técnico sólido para quienes buscan una aproximación práctica y fundamentada al aprendizaje profundo con MATLAB. Su enfoque en el procesamiento de datos heterogéneos y la optimización de modelos la convierte en una herramienta valiosa para profesionales que necesitan implementar soluciones de inteligencia artificial de manera eficiente. La claridad en la exposición de conceptos complejos y la orientación aplicada la hacen adecuada tanto para iniciados como para expertos que deseen actualizar sus conocimientos en redes neuronales y aprendizaje automático.