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Libros — deep learning

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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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A

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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A

Morton John Canty

Algoritmos y teoría
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Redes neuronales prácticas en Python y MATLAB

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A

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

IA y ML
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Aprendizaje automático: una guía completa

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Неизвестен

IA y ML
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Autobiografía de una red neuronal

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

IA y ML
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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

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

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

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A

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

IA y ML
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Aprendizaje profundo sin matemáticas. Volumen 2. Práctica

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A

Эндрю Гласснер

IA y ML
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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

IA y ML
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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

IA y ML
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Aprendizaje automático con PyTorch y Scikit-Learn

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Себастьян Рашка, Юси (Хэйден) Лю, Вахид Мирджалили

IA y ML
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Construyendo una LLM desde cero

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A

Себастьян Рашка

IA y ML
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Aprendizaje profundo en biología y medicina

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Бхарат Рамсундар, Питер Истман, Патрик Уолтерс, Виджай Панде

IA y ML
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Aprendizaje automático aplicado e inteligencia artificial para ingenieros

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Джефф Просиз

IA y ML
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Dominando el aprendizaje por refuerzo profundo

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Мигель Моралес

IA y ML
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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

IA y ML
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Procesamiento del lenguaje natural en acción. 2ª edición

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Хобсон Лейн, Мария Дышель

IA y ML
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Redes neuronales de grafos en Python

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Максим Лабонн, Артем Груздев

IA y ML
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Aprendizaje profundo para dummies

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Джон Пол Мюллер, Лука Массарон

IA y ML
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Aprendizaje profundo: principios y conceptos

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Кристофер М. Бишоп, Хью Бишоп

IA y ML
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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

IA y ML
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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

IA y ML
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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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Procesamiento Práctico del Lenguaje Natural: Una Guía Integral para Construir Sistemas de NLP del Mundo Real

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A

Sowmya Vajjala, Bodhisattwa Majumder, Anuj Gupta, Harshit Surana

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Construyendo LLMs con PyTorch: Una guía paso a paso para construir modelos avanzados de IA con PyTorch

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Anand Trivedi

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Aprende TensorFlow 2.0: Implementa Modelos de Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo con Python

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Pramod Singh, Avinash Manure

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Visión por Computadora Moderna con PyTorch. Segunda Edición: Una hoja de ruta práctica desde los fundamentos del aprendizaje profundo hasta aplicaciones avanzadas e IA Generativa.

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V Kishore Ayyadevara, Yeshwanth Reddy

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TensorFlow para Aprendizaje Profundo: Desde Regresión Lineal hasta Aprendizaje por Refuerzo

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Bharath Ramsundar, Reza Bosagh Zadeh

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Ciencia de Datos 3D con Python: Construcción de Entornos Digitales Precisos con Flujos de Trabajo de Nubes de Puntos 3D

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Florent Poux

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Aprendizaje por Refuerzo con Open AI, TensorFlow y Keras Usando Python

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Abhishek Nandy, Manisha Biswas

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Procesamiento del Lenguaje Natural: Un Libro de Texto con Implementación en Python

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Raymond S. T. Lee

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Machine Learning Práctico con C++: Construye, entrena y despliega pipelines completos de machine learning y deep learning

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Kirill Kolodiazhnyi

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Transformers: La Guía Definitiva. Aplicaciones Más Allá del PNL

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Nicole Koenigstein

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Transformers en Acción

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Nicole Koenigstein

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Visión por Computadora y Tecnologías IoT Integradas con IA en el Ecosistema Médico

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Alex Khang, Vugar Abdullayev, Olena Hrybiuk, Arvind K. Shukla

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Dominio del Análisis de Texto: Una Guía Práctica de PLN Usando Python

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Shailendra Kadre, Shailesh Kadre, Subhendu Dey

IA y ML
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Pronóstico de Series Temporales Modernas con Python. Segunda Edición

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Manu Joseph, Jeffrey Tackes

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