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Libros — deep learning

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Construcción y Entrenamiento de Modelos de IA Generativa: Una Guía Práctica para el Desarrollo y Escalado de IA Generativa

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A

Irena Cronin

IA y ML
EN
Programación de Redes Neuronales con Python

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A

Joachim Steinwendner, Roland Schwaiger

IA y ML
RU
Aprendizaje automático a gran escala con Python

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A

Бастиан Шарден, Лука Массарон, Альберто Боскетти

IA y ML
RU
Patrones y práctica del aprendizaje profundo

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A

Эндрю Ферлитш

IA y ML
RU
Introducción al aprendizaje profundo

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A

Евгений Черняк

IA y ML
RU
Redes neuronales y aprendizaje profundo: curso de formación

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A

Чару Аггарвал

IA y ML
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El Pequeño Aprendiz: maravilloso aprendizaje automático

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A

Дэниел П. Фридман, Анураг Мендхекар

IA y ML
RU
Proyectos móviles inteligentes con TensorFlow. 10+ aplicaciones de inteligencia artificial construidas con las plataformas TensorFlow Mobile y TensorFlow Lite para iOS, Android y Raspberry Pi.

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A

Джефф Танг

IA y ML
RU
Aprendizaje profundo tridimensional en Python. Desarrolla modelos de visión por computadora utilizando datos 3D con la biblioteca PyTorch3D y otras herramientas.

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A

Ксудонг Ма, Вишах Хегде, Лилит Йольан

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

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A

П.Е. Гладилин, К.О. Боченина

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

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A

Том Таулли

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

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B

Дж. В. Вандер Плас

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

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A

Саймон Принс

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

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A

Умберто Микелуччи

IA y ML
RU
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
RU
Programando con PyTorch: Creación de aplicaciones de aprendizaje profundo

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A

Ян Пойнтер (Ian Pointer)

IA y ML
RU
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
RU
Procesamiento de lenguaje natural con TensorFlow

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A

Тушан Ганегедара

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

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A

Йоав Гольдберг

IA y ML
RU
Sistemas neuronales de procesamiento de información

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A

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

IA y ML
RU
Redes neuronales. Evolución

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B

Каниа Алексеевич Кан

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

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A

Кэти Уорр

IA y ML
RU
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
RU
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
RU
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
RU
Redes neuronales. Proyectos listos

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A

Джеид Картер

IA y ML
RU
Redes neuronales convolucionales

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B

Джейд Картер

IA y ML
RU
Kan K Redes Neuronales Evolución 2019

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B

К. Кан

IA y ML
RU
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

Introducción al modelado de redes neuronales

A

А. П. Сергеев, Д. А. Тарасов

IA y ML
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