{"product_id":"9788419444820","title":"VISION ARTIFICIAL MEDIANTE APRENDIZAJE AUTOMATICO CON TENSOR","description":"\u003ch2\u003eVISION ARTIFICIAL MEDIANTE APRENDIZAJE AUTOMATICO CON TENSOR\u003c\/h2\u003e\n\u003ch3\u003eResumen del libro\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003eEste manual práctico ofrece una inmersión profunda en la visión artificial combinada con aprendizaje automático, utilizando TensorFlow y PyTorch. Dirigido a estudiantes, investigadores y profesionales, el libro guía al lector desde conceptos básicos hasta modelos complejos como redes siamesas, generativas antagónicas y de atención. Con un enfoque didáctico, incluye códigos fuente descargables para facilitar la implementación de soluciones reales en conducción autónoma, reconocimiento facial o detección de defectos industriales.\u003c\/p\u003e\n\u003ch3\u003e¿De qué trata?\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003eLa obra aborda la intersección entre visión por ordenador y aprendizaje automático, explicando cómo entrenar y utilizar distintos tipos de redes neuronales. Comienza con fundamentos de visión artificial y algoritmos supervisados y no supervisados, para luego avanzar hacia arquitecturas avanzadas: redes siamesas, generativas antagónicas (GANs), recurrentes, de detección y segmentación, así como modelos de atención y compuestos. Todo ello se presenta mediante ejemplos prácticos en Python, con TensorFlow o PyTorch, permitiendo al lector comprender el funcionamiento interno de los modelos y aplicarlos a problemas actuales.\u003c\/p\u003e\n\u003ch3\u003eTemas principales\u003c\/h3\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eFundamentos de visión artificial y procesamiento de imágenes\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eAlgoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado aplicados a visión\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eRedes neuronales convolucionales y su entrenamiento\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eArquitecturas avanzadas: siamesas, GANs, recurrentes, detección y segmentación\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eModelos de atención y modelos compuestos\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eImplementación práctica con TensorFlow y PyTorch en Python\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch3\u003e¿Para quién está recomendado?\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003eEstá dirigido a estudiantes de ingeniería o ciencias de la computación, investigadores en inteligencia artificial y profesionales del sector tecnológico que deseen especializarse en visión artificial. Es especialmente útil para quienes ya tienen nociones básicas de programación en Python y aprendizaje automático, y buscan una guía práctica para construir y aplicar modelos avanzados en problemas reales.\u003c\/p\u003e\n\u003ch3\u003eQué aporta este libro\u003c\/h3\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eComprensión detallada del funcionamiento interno de redes neuronales para visión artificial\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eCapacidad para implementar modelos complejos como GANs, redes siamesas y de atención\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eAcceso a códigos fuente descargables que facilitan el aprendizaje práctico\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eEnfoque actualizado con las herramientas más utilizadas (TensorFlow y PyTorch)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eAplicación directa a problemas del mundo real como conducción autónoma o reconocimiento facial\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch3\u003eFicha técnica\u003c\/h3\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eAutor: JAIME DUQUE DOMINGO; EDUARDO ZALAMA CASAN\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eEditorial: RA-MA, S.A. Editorial y Publicaciones\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eIdioma: Español\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eTema: VISION POR ORDENADOR\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eColección: PROFESIONAL\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eEncuadernación: Otros\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eFecha de edición: marzo de 2023\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eNúmero de páginas: 368\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003ePeso: 628 g\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch3\u003eValoración editorial\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003eEste libro destaca por su enfoque práctico y progresivo, ideal para quienes quieren dominar la visión artificial moderna sin perderse en teoría abstracta. La combinación de TensorFlow y PyTorch, junto con la cobertura de arquitecturas avanzadas, lo convierte en un recurso valioso tanto para el autoaprendizaje como para la formación académica o profesional. La inclusión de códigos descargables refuerza su utilidad como herramienta de trabajo y estudio.\u003c\/p\u003e","brand":"RA-MA S.A. EDITORIAL Y PUBLICACIONES","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":53486074495323,"sku":"9788419444820","price":29.9,"currency_code":"EUR","in_stock":false}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1018\/0650\/6331\/files\/978841944482.jpg?v=1782965049","url":"https:\/\/kalamobooks.com\/products\/9788419444820","provider":"Kalamo Books","version":"1.0","type":"link"}