Descripción
IFCD077PO Machine learning e inteligencia artificial
Resumen del libro
Este manual práctico ofrece una introducción completa al machine learning y la inteligencia artificial, orientada a la adquisición de competencias aplicables en entornos profesionales. A través de un enfoque didáctico, el lector aprenderá los fundamentos teóricos y las técnicas esenciales para implementar modelos de aprendizaje automático, comprender sus algoritmos y aplicarlos a problemas reales. La obra está diseñada para facilitar el autoaprendizaje y la formación en el empleo, combinando explicaciones claras con ejemplos prácticos que consolidan los conocimientos adquiridos. Es un recurso ideal para quienes desean iniciarse en el campo de la IA sin necesidad de conocimientos previos avanzados.
¿De qué trata?
El libro aborda los conceptos clave del machine learning y la inteligencia artificial desde una perspectiva práctica y accesible. Comienza explicando los fundamentos de la IA, su evolución y las principales ramas de aplicación. A continuación, se centra en el machine learning, detallando los tipos de aprendizaje (supervisado, no supervisado y por refuerzo), los algoritmos más relevantes y los procesos de preparación de datos, entrenamiento y evaluación de modelos. Incluye ejemplos de implementación con herramientas y lenguajes de programación estándar en el sector, permitiendo al lector experimentar y validar los resultados. La obra también cubre aspectos como la selección de características, la validación cruzada y la optimización de modelos, proporcionando una base sólida para abordar proyectos reales de IA.
Temas principales
- Fundamentos de inteligencia artificial y machine learning
- Tipos de aprendizaje: supervisado, no supervisado y por refuerzo
- Algoritmos clave: regresión, clasificación, clustering y redes neuronales
- Preparación y limpieza de datos para modelos de IA
- Evaluación, validación y optimización de modelos predictivos
- Implementación práctica con herramientas y librerías especializadas
¿Para quién está recomendado?
Este libro está dirigido a profesionales en activo que buscan reciclarse o especializarse en inteligencia artificial y machine learning, así como a estudiantes y autodidactas que deseen iniciarse en estas disciplinas desde un enfoque práctico. Es especialmente útil para quienes participan en programas de formación para el empleo y necesitan adquirir competencias técnicas aplicables de inmediato. No se requieren conocimientos previos avanzados en programación o matemáticas, aunque cierta familiaridad con conceptos básicos de informática facilita el aprendizaje.
Qué aporta este libro
- Una base sólida y práctica sobre machine learning e inteligencia artificial, con ejemplos aplicables al entorno laboral.
- Capacidad para entender y seleccionar los algoritmos más adecuados según el tipo de problema a resolver.
- Habilidades para preparar datos, entrenar modelos y evaluar su rendimiento de forma rigurosa.
- Conocimientos para implementar soluciones básicas de IA utilizando herramientas y lenguajes estándar del sector.
- Un enfoque didáctico que facilita el autoaprendizaje y la asimilación de conceptos complejos.
Ficha técnica
- Autor: CARLOS MARIO RAMIREZ GIL
- Editorial: RA-MA, S.A. Editorial y Publicaciones
- Idioma: Español
- Tema: INTELIGENCIA ARTIFICIAL
- Colección: FORMACION EN EL EMPLEO
- Encuadernación: Otros
- Fecha de edición: junio de 2023
- Número de páginas: 326
- Peso: 539 g
Valoración editorial
Este manual destaca por su enfoque práctico y orientado a la formación profesional, lo que lo convierte en una herramienta útil para quienes necesitan adquirir competencias en machine learning e inteligencia artificial de forma rápida y aplicada. La estructura didáctica y los ejemplos prácticos facilitan la comprensión de conceptos que suelen resultar abstractos. Es una opción recomendable para profesionales en reciclaje o estudiantes que buscan una primera aproximación sólida al campo, sin requerir una base técnica muy avanzada. Su pertenencia a la colección "Formación en el Empleo" refuerza su carácter aplicado y su utilidad en contextos de capacitación laboral.