Inteligencia artificial / Soria Olivas, Emilio / Bogotá : Ediciones de la U (2022)

Público ISBD Vista personalizada Título : Inteligencia artificial : casos prácticos con aprendizaje profundo Tipo de documento: texto impreso Autores: Soria Olivas, Emilio, Autor ; Rodriguez Belenguer, Pablo, Autor ; Garcia vidal, Quiqe, Autor ; Vaquer Estarich, Fran, Autor ; Vicent Camisón, Juan, Autor ; Vila Tomás, Jorge, Autor Mención de edición: Primera edición Editorial: Bogotá : Ediciones de la U Fecha de publicación: 2022 Número de páginas: 334 páginas Il.: ilustraciones, diagramas, tablas Dimensiones: 24 cm ISBN/ISSN/DL: 978-958-792-440-4 Idioma : Español (spa) Clasificación: 006.32 Nota de contenido: Introducción a la aprendizaje profundo -- Modelos neuronales multifunción -- Modelos neuronales orientados a visión -- Modelos neuronales orientados a datos temporales -- Modelos generativos -- Aprendizaje reforzado. Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=114977 Inteligencia artificial : casos prácticos con aprendizaje profundo [texto impreso] / Soria Olivas, Emilio, Autor ; Rodriguez Belenguer, Pablo, Autor ; Garcia vidal, Quiqe, Autor ; Vaquer Estarich, Fran, Autor ; Vicent Camisón, Juan, Autor ; Vila Tomás, Jorge, Autor  . -  Primera edición . - Bogotá : Ediciones de la U, 2022 . - 334 páginas : ilustraciones, diagramas, tablas ; 24 cm. ISBN : 978-958-792-440-4 Idioma : Español (spa) Clasificación: 006.32 Nota de contenido: Introducción a la aprendizaje profundo -- Modelos neuronales multifunción -- Modelos neuronales orientados a visión -- Modelos neuronales orientados a datos temporales -- Modelos generativos -- Aprendizaje reforzado. Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=114977 Inteligencia artificial Soria Olivas, EmilioRodriguez Belenguer, Pablo ; Garcia vidal, Quiqe ; Vaquer Estarich, Fran ; Vicent Camisón, Juan - - Bogotá : Ediciones de la U - 2022 Introducción a la aprendizaje profundo -- Modelos neuronales multifunción -- Modelos neuronales orientados a visión -- Modelos neuronales orientados a datos temporales -- Modelos generativos -- Aprendizaje reforzado.

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Introducción al machine learning con matlab / Valdemar Cuevas Erik / Barcelona : Marcambo Boixareu Editores (2021)

Público ISBD Vista personalizada Título : Introducción al machine learning con matlab Tipo de documento: texto impreso Autores: Valdemar Cuevas Erik, Autor ; Avalos Omar, Autor ; Primitivo Emanuel, Autor ; Valdivia Arturo, Autor ; Pérez Marco Antonio, Autor Mención de edición: Primera edición Editorial: Barcelona : Marcambo Boixareu Editores Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: xiv, 245 paginas. Il.: Ilustraciones, graficos, tablas Dimensiones: 29 cm ISBN/ISSN/DL: 978-84-267-3282-8 Nota general: Referencias Idioma : Español (spa) Clasificación: 006.32 Nota de contenido: Fundamentos del machine learning -- Mases matemáticas -- Clasificación -- Regresión lineal -- Agrupamiento(clustering) -- Reducción de dimensionalidad -- Métodos unidos -- Reconocimiento de objetos -- Estadística Inferencial -- Evaluación del desempeño. Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=112398 Introducción al machine learning con matlab [texto impreso] / Valdemar Cuevas Erik, Autor ; Avalos Omar, Autor ; Primitivo Emanuel, Autor ; Valdivia Arturo, Autor ; Pérez Marco Antonio, Autor  . -  Primera edición . - Barcelona : Marcambo Boixareu Editores, 2021 . - xiv, 245 paginas. : Ilustraciones, graficos, tablas ; 29 cm. ISBN : 978-84-267-3282-8 Referencias Idioma : Español (spa) Clasificación: 006.32 Nota de contenido: Fundamentos del machine learning -- Mases matemáticas -- Clasificación -- Regresión lineal -- Agrupamiento(clustering) -- Reducción de dimensionalidad -- Métodos unidos -- Reconocimiento de objetos -- Estadística Inferencial -- Evaluación del desempeño. Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=112398 Introducción al machine learning con matlab Valdemar Cuevas Erik - Barcelona : Marcambo Boixareu Editores - 2021 Referencias Fundamentos del machine learning -- Mases matemáticas -- Clasificación -- Regresión lineal -- Agrupamiento(clustering) -- Reducción de dimensionalidad -- Métodos unidos -- Reconocimiento de objetos -- Estadística Inferencial -- Evaluación del desempeño.

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