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IA y ML

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Redes neuronales y aprendizaje profundo: curso de formación

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Chari Aggarwal

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Métodos y tecnologías de procesamiento de big data

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M. M. Zheleznov

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Tecnologías de aprendizaje automático. Manual didáctico-metodológico.

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P. E. Gladilin, K. O. Bochenina

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Aprendizaje profundo con Python. Bibliotecas Keras, TensorFlow y scikit-learn

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J. V. Vander Plas

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Redes generativas antagónicas. Proyectos. Construye redes generativas de próxima generación utilizando las bibliotecas TensorFlow y Keras

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Kailash Ahirwar

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Tecnologías modernas de análisis de datos

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A. V. Makshanov, A. E. Zhuravlev, L. N. Tyndykar

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Python para análisis de datos. Procesamiento de datos, visualización y aprendizaje automático

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Wes McKinney

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Sistemas de recomendación en la práctica

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Kim Falk

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Aprendizaje profundo aplicado. Un enfoque basado en casos para comprender las redes neuronales profundas.

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Umberto Michelucci

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Programando con PyTorch: Creación de aplicaciones de aprendizaje profundo

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Jan Poynter

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Fundamentos de la Inteligencia Artificial

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E. V. Borovskaya, N. A. Davydova

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Fundamentos del aprendizaje profundo. Creación de algoritmos para la inteligencia artificial de próxima generación

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Nikhil Buduma, Nicholas Locascio

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Fundamentos del aprendizaje estadístico: minería de datos, inferencia y predicción

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Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman

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Aprendizaje por Refuerzo: Introducción. Segunda Edición

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Richard S. Sutton, Andrew G. Barto

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Procesamiento de lenguaje natural con TensorFlow

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Tushan Ganegedara

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Procesamiento del lenguaje natural en acción. Comprensión, análisis y generación de texto con Python

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Lane Hobson, Cole Howard, Hannes Max Hapke

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Sistemas neuronales de procesamiento de información

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S. V. Makartichyan, N. S. Kuznetsova, S. S. Dementev

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Ciencia de datos: curso de formación

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Steven S. Skiena

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Estadística visual. ¡Usa R!

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A. B. Shipunov, E. M. Baldin, P. A. Volkova, A. I. Korobeynikov, S. A. Nazarova, S. V. Petrov, V. G. Sufiyanov

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Web Analytics con Python: taller práctico

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V.V. Mokeyev

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Aprendizaje automático sin palabras innecesarias

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Andréi Búrkov

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Aprendizaje por Refuerzo con PyTorch: Colección de Recetas

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Yusi (Hayden) Liu

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Visión por computadora

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L. Shapiro, J. Stockman

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Sistemas Inteligentes

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L. N. Yasnitsky

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Inteligencia Artificial en la práctica. 50 casos de empresas exitosas

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Bernard Marr, Matt Ward

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Introducción a PyTorch: aprendizaje profundo en el procesamiento del lenguaje natural

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Delip Rao, Brian McMahan

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Aprendizaje Automático Divertido. Manga

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Araki Masahiro, Watari Makana (artista)

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Python: Inteligencia Artificial, Big Data y Computación en la Nube

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Maks Pamperla, Kevin Fergyuson

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Tommaso Teofili

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Aprendizaje profundo en imágenes. Una guía visual de inteligencia artificial.

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A.V. Ostrouj

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Hariom Tatsat, Sahil Puri, Brad Lookabaugh

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Vishwanathan Narayanan

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Abhishek Thakur

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Algoritmos de aprendizaje por refuerzo en Python. Descripción y desarrollo de algoritmos de inteligencia artificial.

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Andrea Lonza

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Inteligencia Artificial con Python. Segunda Edición: Tu guía completa para construir aplicaciones inteligentes usando Python 3.x y TensorFlow 2

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Alberto Artasanchez, Prateek Joshi

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Ciencia de Datos y Análisis Avanzados con Python

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Jesús Rogel-Salazar

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Sebastián Raschka, Vahid Mirjalili

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Python. Visualización de datos. Matplotlib. Seaborn. Mayavi.

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Abdrakhmanov M.I., Devpractice Team

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Ankur Patel

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TensorFlow.js Práctico: Aprendizaje Profundo en el Desarrollo de Aplicaciones Web

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Juan De Dios Santos Rivera

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Big Data: Análisis Conceptual y Aplicaciones

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Michael Z. Zgurovsky, Yuriy P. Zaychenko

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Aprendizaje automático: guía de bolsillo. Breve guía de métodos de aprendizaje automático estructurado en Python

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Matt Harrison

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Himanshu Singh, Yunis Ahmad Lone

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Construyendo Pipelines de Aprendizaje Automático: Automatizando Ciclos de Vida de Modelos con TensorFlow

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Hannes Hapke, Catherine Nelson

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Introducción a la Inteligencia Artificial: Una Guía Práctica para Construir Aplicaciones Empresariales

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Tom Markiewicz, Josh Zheng

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Data Mining. Extracción de información de Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, GitHub

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Matthew Russell, Mikhail Klassen

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Minería de Datos para Analítica Empresarial: Conceptos, Técnicas y Aplicaciones en Python

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Galit Shmueli, Peter C. Bruce, Peter Gedeck, Nitin R. Patel

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Ingeniería de Datos con Python: Trabaja con conjuntos de datos masivos para diseñar modelos de datos y automatizar pipelines de datos usando Python

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Paul Crickard

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