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Libros — deep learning

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Inteligencia Artificial para Dummies, 2ª edición

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John Paul Mueller, Luca Massaron

IA y ML
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Procesamiento digital de señales: ilustración usando Python

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S. Esakkirajan, T. Veerakumar, Badri N. Subudhi

Lenguajes de programación.
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Aprendizaje profundo práctico: una introducción basada en Python

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Ronald T. Kneusel

IA y ML
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Aprendizaje automático con R. Técnicas expertas para el análisis predictivo

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Бретт Ланц

IA y ML
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Acelerar el entrenamiento de modelos con PyTorch 2.X

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Maicon Melo Alves

IA y ML
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Cómo funciona la IA: de la hechicería a la ciencia

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Ronald T. Kneusel

IA y ML
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AI Essentials Guide: Principles for Navigating the Next Tech Renaissance

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William Hawkins

IA y ML
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Aprendizaje automático con PyTorch y Scikit-Learn

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Sebastian Raschka, Yuxi (Hayden) Liu, Vahid Mirjalili

IA y ML
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Python: Deeper Insights into Machine Learning

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Sebastian Raschka, David Julian, John Hearty

IA y ML
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Dominando OpenCV con Python: Use NumPy, Scikit, TensorFlow y Matplotlib para aprender algoritmos avanzados de aprendizaje automático a través de un conjunto de proyectos prácticos

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Ayush Vaishya

IA y ML
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Aprendizaje profundo y análisis de datos. Guía práctica

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Дмитрий Малов

IA y ML
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Grokking Deep Learning

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Andrew W. Trask

IA y ML
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Ultimate Enterprise Data Analysis and Forecasting using Python

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Shanthababu Pandian

DevOps e Infraestructura
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Immortal I. - Sistemas de inteligencia artificial (Educación profesional) - 2019

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Desarrollo web.
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Deep Learning: Fundamentos y Conceptos

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Christopher M. Bishop, Hugh Bishop

IA y ML
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Machine Learning Bookcamp: Construye un portafolio de proyectos reales

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Alexey Grigorev

IA y ML
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Construcción de grandes modelos de lenguaje desde cero: diseñar, entrenar e implementar LLM con PyTorch

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Dilyan Grigorov

IA y ML
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Aprendizaje profundo para ciencias de la vida: con cuadernos de Python para ejemplos y ejercicios

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Filippo Biscarini, Nelson Nazzicari

IA y ML
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Análisis de imágenes, clasificación y detección de cambios en teledetección: con algoritmos para Python, quinta edición

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Morton John Canty

Algoritmos y teoría
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Redes neuronales prácticas en Python y MATLAB

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Chunwei Zhang, Tianpeng Li, Ying Dai, Li Sun, Ardashir Mohammadzadeh

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Aprendizaje automático: una guía completa

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Autobiografía de una red neuronal

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Нейросеть (сост. М.Р. Брослав, О.А. Яблоков)

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Dominio de la visión por computadora con PyTorch 2.0: Descubra, diseñe y construya soluciones de vanguardia de alto rendimiento en visión por computadora con PyTorch 2.0 y técnicas de aprendizaje profundo

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M. Arshad Siddiqui

IA y ML
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Programación con IA para Dummies

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Chris Minnick

IA y ML
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Aprendizaje profundo con Python. Bibliotecas Keras y TensorFlow

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Франсуа Шолле

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Anirad, K. et al. - Inteligencia Artificial y Visión por Computadora. Proyectos Reales con Python, Keras y TensorFlow (Bestsellers de O’Reilly) - 2023

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К. Анирад

IA y ML
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Cronin I. - Construcción y Entrenamiento de Modelos de IA Generativa - 2026

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I. Cronin

IA y ML
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Inteligencia Artificial: Un Enfoque Moderno. Cuarta edición. Volumen 3. Aprendizaje, percepción y acción

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Стюарт Рассел, Питер Норвиг

Algoritmos y teoría
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Aprendizaje profundo de sistemas de visión por computadora

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М. В. Ронкин, А. Ю. Долганов

IA y ML
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Aprendizaje profundo sin matemáticas. Volumen 1. Fundamentos

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Эндрю Гласснер

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Aprendizaje profundo sin matemáticas. Volumen 2. Práctica

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Эндрю Гласснер

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Aprendizaje profundo desde la perspectiva práctica

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Джош Паттерсон, Адам Гибсон

IA y ML
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Machine Learning Q y AI: 30 Preguntas y Respuestas Esenciales sobre Machine Learning e IA

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Sebastian Raschka

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Matemáticas y arquitectura del aprendizaje profundo

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Кришнанду Чаудхури, Ананья Хоннедевастхана Ашок, Суджай Наруманчи, Девашиш Шанкар

Algoritmos y teoría
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Aprendizaje profundo con Python. Segunda edición.

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Франсуа Шолле

IA y ML
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PyTorch. Iluminando el aprendizaje profundo

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Эли Стивенс, Лука Антига, Томас Виман

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Aprendizaje automático con PyTorch y Scikit-Learn

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Себастьян Рашка, Юси (Хэйден) Лю, Вахид Мирджалили

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Construyendo una LLM desde cero

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Себастьян Рашка

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Aprendizaje profundo en biología y medicina

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Бхарат Рамсундар, Питер Истман, Патрик Уолтерс, Виджай Панде

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Aprendizaje automático aplicado e inteligencia artificial para ingenieros

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Джефф Просиз

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Dominando el aprendizaje por refuerzo profundo

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Мигель Моралес

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Sistemas de recomendación basados en modelos de lenguaje grandes. Ciclo completo de creación: desde el preentrenamiento hasta el despliegue de agentes inteligentes.

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Лю Лу, Чжан Юйцзюнь

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Procesamiento del lenguaje natural en acción. 2ª edición

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Хобсон Лейн, Мария Дышель

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Redes neuronales de grafos en Python

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Максим Лабонн, Артем Груздев

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Aprendizaje profundo para dummies

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Джон Пол Мюллер, Лука Массарон

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Aprendizaje profundo: principios y conceptos

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Кристофер М. Бишоп, Хью Бишоп

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Seguimiento de Objetos Visuales: Una Perspectiva de Evaluación

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Xin Zhao, Shiyu Hu, Xu-Cheng Yin

IA y ML
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Curso Intensivo de Deep Learning: Una Introducción Práctica y Basada en Proyectos a la Inteligencia Artificial

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Giovanni Volpe, Benjamin Midtvedt, Jesús Pineda, Henrik Klein Moberg, Harshith Bachimanchi, Joana B. Pereira, Carlo Manzo

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Introducción a Aplicaciones Empresariales de Deep Learning para Desarrolladores: Desde Bots Conversacionales en Servicio al Cliente hasta Procesamiento de Imágenes Médicas

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Armando Vieira, Bernardete Ribeiro

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Teoría y Aplicaciones del Aprendizaje Automático: Casos de Uso Prácticos con Python en Máquinas Clásicas y Cuánticas

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Xavier Vasques

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