{"product_id":"9789701512654","title":"Redes Neurales","description":"\u003ch2\u003eRedes Neurales\u003c\/h2\u003e\n\u003ch3\u003eResumen del libro\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003eEste manual exhaustivo ofrece una inmersión completa en el mundo de las redes neuronales, una de las ramas más fascinantes y transformadoras de la inteligencia artificial. El lector encontrará un análisis detallado de los fundamentos teóricos, los principales paradigmas y las aplicaciones prácticas de esta tecnología. Desde los modelos más básicos hasta las arquitecturas avanzadas, la obra proporciona las claves para entender cómo las máquinas pueden aprender, reconocer patrones y resolver problemas complejos. Es una guía de referencia tanto para estudiantes como para profesionales que buscan dominar los principios del aprendizaje automático.\u003c\/p\u003e\n\u003ch3\u003e¿De qué trata?\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003eEl libro aborda de manera sistemática el paradigma de las redes neuronales, analizando su origen, evolución y estado del arte. Se exploran en profundidad los diferentes tipos de arquitecturas, como las redes de propagación hacia adelante, las redes recurrentes y los mapas autoorganizados. La obra explica los algoritmos de aprendizaje fundamentales, incluyendo la retropropagación del error, y detalla cómo se entrenan y optimizan estos sistemas. Además, se examinan las aplicaciones prácticas en campos como el reconocimiento de patrones, la clasificación de datos, la predicción de series temporales y el control de procesos. A lo largo de sus páginas, se combina el rigor teórico con ejemplos ilustrativos que facilitan la comprensión de conceptos complejos.\u003c\/p\u003e\n\u003ch3\u003eTemas principales\u003c\/h3\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eFundamentos de las redes neuronales y su relación con la inteligencia artificial.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eArquitecturas de redes: perceptrón multicapa, redes de base radial y mapas de Kohonen.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eAlgoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado, incluyendo retropropagación.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eAplicaciones prácticas en reconocimiento de patrones, clasificación y predicción.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eTécnicas de entrenamiento, validación y optimización de modelos neuronales.\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 universitarios de ingeniería informática, ciencias de la computación o matemáticas que deseen especializarse en inteligencia artificial. También es una herramienta valiosa para profesionales del sector tecnológico, como desarrolladores de software, analistas de datos e investigadores, que busquen una base sólida y completa sobre redes neuronales. Requiere conocimientos previos de programación y matemáticas básicas para aprovechar al máximo su contenido.\u003c\/p\u003e\n\u003ch3\u003eQué aporta este libro\u003c\/h3\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eProporciona una visión integral y actualizada de las redes neuronales, desde sus fundamentos hasta sus aplicaciones más avanzadas.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eOfrece una explicación detallada de los algoritmos y técnicas clave, facilitando su implementación práctica.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eAyuda a comprender el funcionamiento interno de los sistemas de aprendizaje automático, esencial para desarrollar soluciones propias.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eSirve como libro de consulta y referencia para abordar problemas reales de clasificación, predicción y reconocimiento de patrones.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003ePrepara al lector para profundizar en áreas más especializadas de la inteligencia artificial, como el deep learning.\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch3\u003eFicha técnica\u003c\/h3\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eAutor: JAMES ANDERSON\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eEditorial: Marcombo\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eIdioma: Español\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eTema: Informática - Informática práctica - Inteligencia artificial\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eColección: FONDO\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eEncuadernación: Tapa blanda\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eFecha de edición: 2007\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eNúmero de páginas: 616\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eDimensiones: 23.0 cm x 17.0 cm\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003ePeso: 940.0 gr\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch3\u003eValoración editorial\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003eEsta obra se distingue por su enfoque completo y didáctico, ideal para quien desee construir una base sólida en redes neuronales sin necesidad de recurrir a múltiples fuentes. Su extensión y profundidad la convierten en un recurso de gran valor para el estudio autodidacta o como apoyo en cursos universitarios. Aunque fue publicada en 2007, los fundamentos que presenta siguen siendo plenamente vigentes y constituyen la base necesaria para abordar las tecnologías más recientes del campo. Es una adquisición recomendada para cualquier biblioteca técnica que busque cubrir los principios esenciales de la inteligencia artificial.\u003c\/p\u003e","brand":"MARCOMBO","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":53544733344091,"sku":"9789701512654","price":33.25,"currency_code":"EUR","in_stock":false}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1018\/0650\/6331\/files\/9789701512654.jpg?v=1783528861","url":"https:\/\/kalamobooks.com\/products\/9789701512654","provider":"Kalamo Books","version":"1.0","type":"link"}