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Libros — deep learning

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Aprendizaje profundo con Python. Guía completa para crear aplicaciones de inteligencia artificial.

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B

Александр Гладков, Евгений Бурнаев

IA y ML
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Tecnologías de aprendizaje automático. Manual didáctico-metodológico.

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A

П.Е. Гладилин, К.О. Боченина

IA y ML
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Fundamentos de la Inteligencia Artificial: una introducción no técnica

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A

Том Таулли

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

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B

Дж. В. Вандер Плас

IA y ML
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Programación en Python para aprendizaje automático: desde los fundamentos hasta la creación de aplicaciones inteligentes

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B

Игорь Семененко

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

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A

Кайлаш Ахирвар

IA y ML
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Aprendizaje automático. Desde los fundamentos hasta modelos avanzados

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A

Саймон Принс

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

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A

Умберто Микелуччи

IA y ML
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Álgebra lineal aplicada para científicos de datos. Desde conceptos clave hasta aplicaciones con Python.

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A

Майк Икс Коэн

Algoritmos y teoría
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Programando con PyTorch: Creación de aplicaciones de aprendizaje profundo

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A

Ян Пойнтер (Ian Pointer)

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

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A

Нихиль Будума, Николас Локашо

IA y ML
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Procesamiento de lenguaje natural con TensorFlow

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A

Тушан Ганегедара

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

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A

Лейн Хобсон, Коул Ховард, Ханнес Макс Хапке

IA y ML
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Métodos de redes neuronales en el procesamiento del lenguaje natural

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A

Йоав Гольдберг

IA y ML
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Sistemas neuronales de procesamiento de información

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A

С. В. Макартичян, Н. С. Кузнецова, С. С. Дементьев

IA y ML
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Redes neuronales. Evolución

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B

Каниа Алексеевич Кан

IA y ML
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Fiabilidad de las redes neuronales: fortaleciendo la resistencia del IA al engaño

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A

Кэти Уорр

IA y ML
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Visión por computadora. Métodos modernos y perspectivas de desarrollo.

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A

Рой Дэвис, Мэтью Терк (ред.)

IA y ML
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Redes neuronales. Procesamiento del lenguaje natural

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A

Джейд Картер

IA y ML
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Lekun Y Cómo aprende la máquina La revolución en el campo de las redes neuronales y

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A

Ян Лекун

IA y ML
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Redes neuronales en Python. Fundamentos de IA y aprendizaje automático

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A

Куликова И. В.

IA y ML
RU
Visión por Computadora. Análisis

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A
IA y ML
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Redes neuronales. Proyectos listos

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A

Джеид Картер

IA y ML
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Redes neuronales convolucionales

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B

Джейд Картер

IA y ML
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Kan K Redes Neuronales Evolución 2019

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B

К. Кан

IA y ML
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Dominando la arquitectura Transformer. Desarrollo de modelos modernos con técnicas avanzadas de procesamiento del lenguaje natural

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A

Саваш Йылдырым, Мейсам Асгари-Ченаглу

IA y ML
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Aprendizaje profundo con fastai y PyTorch: mínimo de fórmulas, mínimo de código, máxima eficiencia

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A

Джереми Ховард и Сильвейн Гуггер

IA y ML
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Inteligencia Artificial con ejemplos en Python

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A

Пратик Джоши

Lenguajes de programación.
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Introducción a PyTorch: aprendizaje profundo en el procesamiento del lenguaje natural

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A

Делип Рао, Брайан Макмахан

IA y ML
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Resolución de problemas de aprendizaje profundo utilizando los frameworks PyTorch y PyTorch Lightning

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A

А. И. Елисеев, Ю. В. Минин, Ю. В. Кулаков

IA y ML
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Inteligencia Artificial para Dummies

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A

Джон Пол Мюллер, Лука Массарон

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

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A

Пол Дейтел, Харви Дейтел

IA y ML
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Aprendizaje por refuerzo profundo: teoría y práctica en Python

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A

Лаура Грессер, Ван Лун Кенг

IA y ML
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Aprendizaje profundo con R y Keras 2022 Chollet F

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A

Ф. Шолле

IA y ML
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Aprendizaje profundo con Python. Segunda edición internacional.

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A

Франсуа Шолле

IA y ML
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Aprendizaje profundo y el juego de Go

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A

Макс Памперла, Кевин Фергюсон

IA y ML
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Aprendizaje profundo para motores de búsqueda

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A

Томмазо Теофили

IA y ML
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Aprendizaje profundo en imágenes. Una guía visual de inteligencia artificial.

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A

Джон Крон, Грант Бейлевельд, Аглаэ Бассенс

IA y ML
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Aprendizaje profundo. El curso más breve y comprensible

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A

Джон Д. Келлехер

IA y ML
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Aprendizaje profundo

Aprendizaje profundo

A

Николенко С., Кадурин А., Архангельская Е.

IA y ML
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Introducción al modelado de redes neuronales

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A

А. П. Сергеев, Д. А. Тарасов

IA y ML
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Visión biológica y por computadora

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Гэбриел Крейман

IA y ML
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Biblioteca Keras herramienta de aprendizaje profundo Implementación de redes neuronales

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D

Антонио Джулли, Суджит Пал

IA y ML
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Terrence Sejnowski. Antología del aprendizaje automático. Las investigaciones más importantes en IA de los últimos 60 años

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A

Терренс Сейновски

IA y ML
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Algoritmos. El curso más breve y comprensible

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A

Панос Луридас

Algoritmos y teoría
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Aprendiendo aprendizaje profundo

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Эндрю Траск

IA y ML
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Los Elementos de la Programación Diferenciable

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Mathieu Blondel, Vincent Roulet

IA y ML
EN
Análisis de Texto con Python: Guía Práctica de Procesamiento de Lenguaje Natural, Segunda Edición

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Dipanjan Sarkar

IA y ML
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Fundamentos de Deep Learning en Java

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Yusuke Sugomori

IA y ML
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Introducción al Aprendizaje Profundo con R: Una Guía Paso a Paso para Aprender e Implementar Modelos de Aprendizaje Profundo Usando R

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A

Taweh Beysolow II

IA y ML
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