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Título : El arte de enseñar : metodologías y habilidades para la docencia Tipo de documento : texto impreso Autores : Varela Echeverria, Ana, Autor Editorial : Bogotá [Colombia] : Ediciones de la U Fecha de publicación : 2025 Otro editor: Colombia : RA-MA Colección : Educación Número de páginas : 198 p. Il. : il. ISBN/ISSN/DL : 978-958-792-865-5 Idioma : Español (spa) Materias : FORMACIÓN DOCENTE
EDUCACIÓN
FORMACIÓN
MAESTROS-FORMACIÓN PROFESIONALClasificación: E11 Resumen : En un mundo en constante cambio, donde el aprendizaje permanente se ha convertido en una necesidad, esta obra es una guía esencial para quienes desean transformarse en formadores de calidad en el ámbito de la formación. Este manual aborda de manera integral las competencias fundamentales que todo docente debe desarrollar, desde la capacidad de secuenciar conocimientos hasta la empatía pedagógica necesaria para comprender las dificultades de los aprendices.
Con un enfoque práctico y basado en la experiencia, el libro destaca la importancia de profesionalizar la docencia en la formación de adultos, integrando metodologías innovadoras y herramientas útiles para facilitar procesos de aprendizaje efectivos. Además, explora las distintas modalidades de formación –formal, no formal e informal–, analizando su relación con el mundo laboral y la creciente necesidad de adaptación a los rápidos cambios económicos y tecnológicos.
Dirigido a futuros docentes que buscan desarrollar competencias metodológicas y pedagógicas, este libro es una invitación a reflexionar sobre lo que significa enseñar y cómo hacerlo de manera efectiva. Más allá de la transmisión de conocimientos, formar es una responsabilidad que requiere preparación, compromiso y una visión orientada al desarrollo personal y profesional. (Tomado de la contracarátula del libro).El arte de enseñar : metodologías y habilidades para la docencia [texto impreso] / Varela Echeverria, Ana, Autor . - Bogotá [Colombia] : Ediciones de la U : Colombia : RA-MA, 2025 . - 198 p. : il.. - (Educación) .
ISBN : 978-958-792-865-5
Idioma : Español (spa)
Materias : FORMACIÓN DOCENTE
EDUCACIÓN
FORMACIÓN
MAESTROS-FORMACIÓN PROFESIONALClasificación: E11 Resumen : En un mundo en constante cambio, donde el aprendizaje permanente se ha convertido en una necesidad, esta obra es una guía esencial para quienes desean transformarse en formadores de calidad en el ámbito de la formación. Este manual aborda de manera integral las competencias fundamentales que todo docente debe desarrollar, desde la capacidad de secuenciar conocimientos hasta la empatía pedagógica necesaria para comprender las dificultades de los aprendices.
Con un enfoque práctico y basado en la experiencia, el libro destaca la importancia de profesionalizar la docencia en la formación de adultos, integrando metodologías innovadoras y herramientas útiles para facilitar procesos de aprendizaje efectivos. Además, explora las distintas modalidades de formación –formal, no formal e informal–, analizando su relación con el mundo laboral y la creciente necesidad de adaptación a los rápidos cambios económicos y tecnológicos.
Dirigido a futuros docentes que buscan desarrollar competencias metodológicas y pedagógicas, este libro es una invitación a reflexionar sobre lo que significa enseñar y cómo hacerlo de manera efectiva. Más allá de la transmisión de conocimientos, formar es una responsabilidad que requiere preparación, compromiso y una visión orientada al desarrollo personal y profesional. (Tomado de la contracarátula del libro).Ejemplares(1)
Código de barras Número de Ubicación Tipo de medio Ubicación Sección Estado 30586 LE11 09997 LIBRO Biblioteca Concertada Adida Comfenalco Educación Disponible
Título : Domine Microsoft office 2013 Tipo de documento : texto impreso Autores : Francisco Pascual, Autor Editorial : México D.F. [México] : Alfaomega Fecha de publicación : c2014 Otro editor: Colombia : RA-MA Número de páginas : 629 p. Il. : il., fotografías ISBN/ISSN/DL : 978-607-622-154-9 Nota general : Incluye índice. Idioma : Español (spa) Materias : OFFICE (PROGRAMA PARA COMPUTADOR)
OFFICE 2013 (PROGRAMA PARA COMPUTADOR)-MANUALES
POWER POINT 2013 (PROGRAMA PARA COMPUTADOR)-MANUALES
EXCEL 2013 (PROGRAMA PARA COMPUTADOR)-MANUALES
WORD 2013 (PROGRAMAS PARA COMPUTADOR)-MANUALES
INFORMÁTICAClasificación: CNA7 Resumen : "El libro proporciona al lector los conocimientos necesarios que lo llevan a conocer ampliamente Office 2013 cuyos componentes: procesador de texto: Word; Hoja de cálculo: Excel; Base de datos: Access; Sistema de presentaciones: PowerPoint; Organizador y agenda: Outlook, se utilizan a diario de manera extendida y marcan un estándar para sus respectivas aplicaciones." Nota de contenido :
Introducción.
Windows y partes comunes en office.
Capítulo 1. Nociones básicas sobre el manejo de windows.
Capítulo 2. Sistema de ayuda.
Capítulo 3. Funciones elementales y compartidas de office.
Capítulo 4. Archivos y documentos con word.
Capítulo 5. Funciones básicas de trabajo con word.
Capítulo 6. Formatos con word.
Capítulo 7. Tablas.
Capítulo 8. Herramientas más útiles de word.
Capítulo 9. Técnicas avanzadas con word.
Capítulo 10. Básico en Excel.
Capítulo 11. Archivos y documentos con excel.
Capítulo 12. Trabajo con bloques de celdas.
Capítulo 13. Formatos con excel.
Capítulo 14. Herramientas más útiles de excel.
Capítulo 15. funciones con excel.
Capítulo 16. gráficos matemáticos.
Capítulo 17. Trabajo sencillo con base de datos en excel.
Capítulo 18. Técnicas avanzadas con excel.
Capítulo 19. Creación y manejo de tablas.
Capítulo 20. Consulta con access.
Capítulo 21. Formalarios.
Capítulo 22. Informes.
Capítulo 23. Herramientas más útiles de acces.
Capítulo 24. Técnicas avanzadas con access.
Capítulo 25. Básico en powerpoint.
Capítulo 26. Archivos y documentos con powerpoint.
Capítulo 27. Formatos con powerpoint.
Capítulo 28. Herramientas más útiles de powerpoint,
Capítulo 29. Trabajo con outlook.
Capítulo 30. Correo electrónico.
Capítulo 31. Herramientas más útiles de outlook.Domine Microsoft office 2013 [texto impreso] / Francisco Pascual, Autor . - México D.F. [México] : Alfaomega : Colombia : RA-MA, c2014 . - 629 p. : il., fotografías.
ISBN : 978-607-622-154-9
Incluye índice.
Idioma : Español (spa)
Materias : OFFICE (PROGRAMA PARA COMPUTADOR)
OFFICE 2013 (PROGRAMA PARA COMPUTADOR)-MANUALES
POWER POINT 2013 (PROGRAMA PARA COMPUTADOR)-MANUALES
EXCEL 2013 (PROGRAMA PARA COMPUTADOR)-MANUALES
WORD 2013 (PROGRAMAS PARA COMPUTADOR)-MANUALES
INFORMÁTICAClasificación: CNA7 Resumen : "El libro proporciona al lector los conocimientos necesarios que lo llevan a conocer ampliamente Office 2013 cuyos componentes: procesador de texto: Word; Hoja de cálculo: Excel; Base de datos: Access; Sistema de presentaciones: PowerPoint; Organizador y agenda: Outlook, se utilizan a diario de manera extendida y marcan un estándar para sus respectivas aplicaciones." Nota de contenido :
Introducción.
Windows y partes comunes en office.
Capítulo 1. Nociones básicas sobre el manejo de windows.
Capítulo 2. Sistema de ayuda.
Capítulo 3. Funciones elementales y compartidas de office.
Capítulo 4. Archivos y documentos con word.
Capítulo 5. Funciones básicas de trabajo con word.
Capítulo 6. Formatos con word.
Capítulo 7. Tablas.
Capítulo 8. Herramientas más útiles de word.
Capítulo 9. Técnicas avanzadas con word.
Capítulo 10. Básico en Excel.
Capítulo 11. Archivos y documentos con excel.
Capítulo 12. Trabajo con bloques de celdas.
Capítulo 13. Formatos con excel.
Capítulo 14. Herramientas más útiles de excel.
Capítulo 15. funciones con excel.
Capítulo 16. gráficos matemáticos.
Capítulo 17. Trabajo sencillo con base de datos en excel.
Capítulo 18. Técnicas avanzadas con excel.
Capítulo 19. Creación y manejo de tablas.
Capítulo 20. Consulta con access.
Capítulo 21. Formalarios.
Capítulo 22. Informes.
Capítulo 23. Herramientas más útiles de acces.
Capítulo 24. Técnicas avanzadas con access.
Capítulo 25. Básico en powerpoint.
Capítulo 26. Archivos y documentos con powerpoint.
Capítulo 27. Formatos con powerpoint.
Capítulo 28. Herramientas más útiles de powerpoint,
Capítulo 29. Trabajo con outlook.
Capítulo 30. Correo electrónico.
Capítulo 31. Herramientas más útiles de outlook.Ejemplares(1)
Código de barras Número de Ubicación Tipo de medio Ubicación Sección Estado 27949 LCNA7 08430 LIBRO Biblioteca Concertada Adida Comfenalco Ciencias Naturales y Aplicadas Disponible
Título : Herramientas IA para impulsar tu productividad Tipo de documento : texto impreso Autores : Coronado García, Beatriz, Autor Editorial : Bogotá [Colombia] : Ediciones de la U Fecha de publicación : 2025 Otro editor: Colombia : RA-MA Colección : Informática Número de páginas : 187 p. Il. : il. ISBN/ISSN/DL : 978-958-792-772-6 Idioma : Español (spa) Materias : INTELIGENCIA ARTIFICIAL
INFORMÁTICAClasificación: CNA7 Resumen : La Inteligencia Artificial (IA) está transformando el mundo laboral, y este manual es la guía definitiva para aprovechar su poder en diversas industrias. Desde la automatización de tareas repetitivas hasta la toma de decisiones informadas, la IA está revolucionando la eficiencia y fomentando la innovación en empresas de todo tipo. Al liberar a los empleados de labores rutinarias, permite que se concentren en actividades estratégicas y creativas, impulsando así la productividad.
Dividido en cuatro capítulos principales, este libro ofrece una visión práctica de cómo integrar la IA en los procesos laborales: El primer capítulo cubre los fundamentos de la IA, explorando su evolución, ramas principales como el Machine Learning, y técnicas esenciales para preparar y entrenar modelos. Los capítulos siguientes abordan aplicaciones de la IA en la generación de texto, imágenes, sonido, vídeo, proporcionando casos de uso y ejemplos prácticos. Finalmente, se exploran las herramientas para la creación de conversaciones automatizadas, la atención al cliente y aplicaciones en marketing y ventas.
Este manual es ideal tanto para principiantes como para aquellos con conocimientos previos, ofreciendo ejemplos prácticos que facilitan la comprensión y aplicación inmediata de la IA en el trabajo diario.Nota de contenido : Introducción
Capítulo 1. Fundamentos de la inteligencia artificial
1.1 Introducción a la inteligencia artificial
1.1.1 Evolución
1.1.2 Utilidades
1.2 Identificación de las ramas de la IA
1.2.1 Machine Learning
1.2.2 Deep Learning
1.2.3 Procesamiento de lenguaje natural
1.2.4 Hibridación de técnicas
1.3 Especificaciones y conocimientos sobre las técnicas de IA
1.3.1 El entrenamiento
1.3.2 Preparación de los datos
1.3.3 Standalone y en cloud
1.4 Ética y responsabilidad en la IA
1.4.1 Consideraciones éticas, impacto social, ético y legal en el entorno laboral
1.4.2 Transparencia y responsabilidad
Capítulo 2. Creación de texto e imágenes
2.1 Utilización de CHATGTP o similar
2.1.1 Introducción a ChatGTP
2.1.2 Ingeniería de prompts
2.1.3 Casos de uso para diferentes negocios o tareas
2.2 Utilización y dominio de aplicaciones IA generativa para creación de imágenes
2.2.1 Creación de imágenes con MidJourney
2.2.2 Mejora de las imágenes generadas mediante ingeniería de prompts
2.2.3 Generación de imágenes artísticas con DALL-E
2.2.4 Creatividad y mejora de imágenes
2.2.5 Utilización de Stable Diffusion para la creación de imágenes fotorealistas
2.3 Otras herramientas de IA para texto e imágenes
2.3.1 Toma de notas automáticamente en conferencias
2.3.2 Creación de resúmenes y cuestionarios partiendo de documentos de texto
2.3.3 Robots de monitorización web
2.3.4 Creación de presentaciones a partir de documentos de texto
2.4 Identificación y manejo de nuevas plataformas de IA generativa para la creación de imagenes, presentaciones, traducciones, o cualquier otro cometido, partiendo de prompts o documentos textuales
Capítulo 3. Generación de sonido, video e imagen en movimiento
3.1 Identificación y dominio de diferentes plataformas de IA generativa para la creación y manejo de audio
3.1.1 Text to speech
3.1.2 Speech to text
3.1.3 Creación de música
3.1.4 Generación de conversaciones
3.2 Identificación y utilización de herramientas de IA para la creación de videos
3.2.1 Generar vídeos desde texto
3.2.2 Mejorar un vídeo eliminando elementos de este
3.2.3 Convertir las imágenes en vídeos
3.2.4 Eliminación de fondos
3.2.5 Otras herramientas de mejora y creación de vídeos con IA
Capítulo 4. Conversaciones, atención al cliente y análisis de sentimientos
4.1 Manejo de herramientas de IA para la generación de conversaciones
4.2 Utilización de diferentes plataformas de IA para la atención a usuarios
4.2.1 Plataformas Chatbot y agentes IA
4.2.2 CRMs con Inteligencia Artificial y sus principales ventajas
Herramientas IA para impulsar tu productividad [texto impreso] / Coronado García, Beatriz, Autor . - Bogotá [Colombia] : Ediciones de la U : Colombia : RA-MA, 2025 . - 187 p. : il.. - (Informática) .
ISBN : 978-958-792-772-6
Idioma : Español (spa)
Materias : INTELIGENCIA ARTIFICIAL
INFORMÁTICAClasificación: CNA7 Resumen : La Inteligencia Artificial (IA) está transformando el mundo laboral, y este manual es la guía definitiva para aprovechar su poder en diversas industrias. Desde la automatización de tareas repetitivas hasta la toma de decisiones informadas, la IA está revolucionando la eficiencia y fomentando la innovación en empresas de todo tipo. Al liberar a los empleados de labores rutinarias, permite que se concentren en actividades estratégicas y creativas, impulsando así la productividad.
Dividido en cuatro capítulos principales, este libro ofrece una visión práctica de cómo integrar la IA en los procesos laborales: El primer capítulo cubre los fundamentos de la IA, explorando su evolución, ramas principales como el Machine Learning, y técnicas esenciales para preparar y entrenar modelos. Los capítulos siguientes abordan aplicaciones de la IA en la generación de texto, imágenes, sonido, vídeo, proporcionando casos de uso y ejemplos prácticos. Finalmente, se exploran las herramientas para la creación de conversaciones automatizadas, la atención al cliente y aplicaciones en marketing y ventas.
Este manual es ideal tanto para principiantes como para aquellos con conocimientos previos, ofreciendo ejemplos prácticos que facilitan la comprensión y aplicación inmediata de la IA en el trabajo diario.Nota de contenido : Introducción
Capítulo 1. Fundamentos de la inteligencia artificial
1.1 Introducción a la inteligencia artificial
1.1.1 Evolución
1.1.2 Utilidades
1.2 Identificación de las ramas de la IA
1.2.1 Machine Learning
1.2.2 Deep Learning
1.2.3 Procesamiento de lenguaje natural
1.2.4 Hibridación de técnicas
1.3 Especificaciones y conocimientos sobre las técnicas de IA
1.3.1 El entrenamiento
1.3.2 Preparación de los datos
1.3.3 Standalone y en cloud
1.4 Ética y responsabilidad en la IA
1.4.1 Consideraciones éticas, impacto social, ético y legal en el entorno laboral
1.4.2 Transparencia y responsabilidad
Capítulo 2. Creación de texto e imágenes
2.1 Utilización de CHATGTP o similar
2.1.1 Introducción a ChatGTP
2.1.2 Ingeniería de prompts
2.1.3 Casos de uso para diferentes negocios o tareas
2.2 Utilización y dominio de aplicaciones IA generativa para creación de imágenes
2.2.1 Creación de imágenes con MidJourney
2.2.2 Mejora de las imágenes generadas mediante ingeniería de prompts
2.2.3 Generación de imágenes artísticas con DALL-E
2.2.4 Creatividad y mejora de imágenes
2.2.5 Utilización de Stable Diffusion para la creación de imágenes fotorealistas
2.3 Otras herramientas de IA para texto e imágenes
2.3.1 Toma de notas automáticamente en conferencias
2.3.2 Creación de resúmenes y cuestionarios partiendo de documentos de texto
2.3.3 Robots de monitorización web
2.3.4 Creación de presentaciones a partir de documentos de texto
2.4 Identificación y manejo de nuevas plataformas de IA generativa para la creación de imagenes, presentaciones, traducciones, o cualquier otro cometido, partiendo de prompts o documentos textuales
Capítulo 3. Generación de sonido, video e imagen en movimiento
3.1 Identificación y dominio de diferentes plataformas de IA generativa para la creación y manejo de audio
3.1.1 Text to speech
3.1.2 Speech to text
3.1.3 Creación de música
3.1.4 Generación de conversaciones
3.2 Identificación y utilización de herramientas de IA para la creación de videos
3.2.1 Generar vídeos desde texto
3.2.2 Mejorar un vídeo eliminando elementos de este
3.2.3 Convertir las imágenes en vídeos
3.2.4 Eliminación de fondos
3.2.5 Otras herramientas de mejora y creación de vídeos con IA
Capítulo 4. Conversaciones, atención al cliente y análisis de sentimientos
4.1 Manejo de herramientas de IA para la generación de conversaciones
4.2 Utilización de diferentes plataformas de IA para la atención a usuarios
4.2.1 Plataformas Chatbot y agentes IA
4.2.2 CRMs con Inteligencia Artificial y sus principales ventajas
Ejemplares(1)
Código de barras Número de Ubicación Tipo de medio Ubicación Sección Estado 30595 LCNA7 10004 LIBRO Biblioteca Concertada Adida Comfenalco Ciencias Naturales y Aplicadas Disponible
Título : Inteligencia artificial : Casos prácticos con aprendizaje profundo Tipo de documento : texto impreso Autores : Soria Olivas, Emilio, Autor ; Rodríguez Belenguer, Pablo, Autor Editorial : Bogotá [Colombia] : Ediciones de la U Fecha de publicación : 2022 Otro editor: Colombia : RA-MA Colección : Informática Número de páginas : 334 p. Il. : il. ISBN/ISSN/DL : 978-958-792-440-4 Idioma : Español (spa) Materias : INTELIGENCIA ARTIFICIAL
INFORMÁTICA
PROGRAMACIÓN DE COMPUTADORESClasificación: CNA7 Resumen : Este libro tiene como objetivo acercar al lector, de una manera teórica y práctica, a la Inteligencia Artificial moderna usando modelos neuronales artificiales profundos que constituyen la base actual de esta tecnología.
Esta obra, dirigida a estudiantes y profesionales, nos brinda información clara y concisa sobre la IA en la que se abordan desde el concepto de neurona artificial planteado en 1943 hasta las últimas aplicaciones de Modelos Generativos y Aprendizaje Reforzado. Se tratan aplicaciones prácticas en el campo de bioseñales, reconocimiento de imágenes, series temporales y sistemas de IA que dirigen videojuegos, entre muchas otras cosas.
Cada capítulo contiene una parte de teoría e incluye actividades y ejemplos prácticos con el propósito de facilitar la asimilación de los conocimientos tratados. Está escrito con lenguaje claro y didáctico por lo que es muy adecuado para impartir cursos sobre sistemas de IA o bien de Modelos Neuronales. Además, el libro se acompaña de un repositorio de código con todas las prácticas resueltas en Python, y listas para ejecutarse en entornos como Google Colab.Nota de contenido : Introducción al libro
Capítulo 1. Introducción al aprendizaje profundo
1.1 El siglo de los datos
1.2 Análisis de los datos. etapas
1.3 Aprendizaje máquina. tipos y aplicaciones
1.4 Aprendizaje profundo. breve historia
1.5 Bibliografía
Capítulo 2. Modelos neuronales multifunción
2.1 Neurona artificial. Elementos que la forman
2.2 Perceptrón. Algoritmo de aprendizaje
2.3 Adalina. Descenso por gradiente. lms
2.4 Estructuras adaptativas. Variantes del lms
2.5 Perceptrón multicapa. Backpropagation
2.6 Variantes del backpropagation. Elección de la
arquitectura
2.7 Aplicando el perceptrón multicapa
2.7.1 Arquitectura
2.7.2 Modo de funcionamiento
2.7.3 Función de coste
2.7.4 Sobreajuste (overfitting)
2.7.5 Preprocesado de las entradas
2.7.6 Problemas con estructuras profundas
2.8 Modelos neuronales para clustering. som
2.9 Laboratorio
2.10 Bibliografía
capítulo 3. Modelos neuronales orientados a visión
3.1 Problemas del mlp en imágenes
3.2 Arquitectura de una cnn. Partes esenciales
3.3 Arquitecturas famosas
3.3.1 Modelos más relevantes que han participado en el ILSVRC
3.4 Aumento de datos y transferencia de aprendizaje
3.5 Otras aplicaciones de las CNN
3.5.1 Detección de objetos
3.5.2 Segmentación de imágenes
3.5.3 Laboratorio
3.6 Bibliografía
Capítulo 4. Modelos neuronales orientados a datos
temporales
4.1 Datos temporales. Características
4.2 Modelos multicapa recurrentes clásicos
4.3 Redes recurrentes (rnn)
4.4 Long-short-term memory (lstm)
4.5 Redes gated recurrent unit (gru)
4.6 Aplicaciones de las redes recurrentes
4.7 Laboratorio
4.8 Bibliografía
Capítulo 5. Modelos generativos
5.1 Introducción a los modelos generativos
5.2 Autoencoders
5.3 Autoencoders variacionales
5.4 Gan (generative adversarial networks)
5.5 Problemas en el ajuste de las gan
5.6 Variaciones de las gan
5.7 Laboratorio
5.8 Bibliografía
Capítulo 6. Aprendizaje reforzado
6.1 Introducción al aprendizaje reforzado
6.2 Elementos matemáticos a tener en cuenta en el
aprendizaje reforzado
6.3 Métodos de aprendizaje por diferencias temporales:
sarsa y q-learning
6.4 Aprendizaje reforzado profundo
6.5 Laboratorio
6.6 BibliografíaInteligencia artificial : Casos prácticos con aprendizaje profundo [texto impreso] / Soria Olivas, Emilio, Autor ; Rodríguez Belenguer, Pablo, Autor . - Bogotá [Colombia] : Ediciones de la U : Colombia : RA-MA, 2022 . - 334 p. : il.. - (Informática) .
ISBN : 978-958-792-440-4
Idioma : Español (spa)
Materias : INTELIGENCIA ARTIFICIAL
INFORMÁTICA
PROGRAMACIÓN DE COMPUTADORESClasificación: CNA7 Resumen : Este libro tiene como objetivo acercar al lector, de una manera teórica y práctica, a la Inteligencia Artificial moderna usando modelos neuronales artificiales profundos que constituyen la base actual de esta tecnología.
Esta obra, dirigida a estudiantes y profesionales, nos brinda información clara y concisa sobre la IA en la que se abordan desde el concepto de neurona artificial planteado en 1943 hasta las últimas aplicaciones de Modelos Generativos y Aprendizaje Reforzado. Se tratan aplicaciones prácticas en el campo de bioseñales, reconocimiento de imágenes, series temporales y sistemas de IA que dirigen videojuegos, entre muchas otras cosas.
Cada capítulo contiene una parte de teoría e incluye actividades y ejemplos prácticos con el propósito de facilitar la asimilación de los conocimientos tratados. Está escrito con lenguaje claro y didáctico por lo que es muy adecuado para impartir cursos sobre sistemas de IA o bien de Modelos Neuronales. Además, el libro se acompaña de un repositorio de código con todas las prácticas resueltas en Python, y listas para ejecutarse en entornos como Google Colab.Nota de contenido : Introducción al libro
Capítulo 1. Introducción al aprendizaje profundo
1.1 El siglo de los datos
1.2 Análisis de los datos. etapas
1.3 Aprendizaje máquina. tipos y aplicaciones
1.4 Aprendizaje profundo. breve historia
1.5 Bibliografía
Capítulo 2. Modelos neuronales multifunción
2.1 Neurona artificial. Elementos que la forman
2.2 Perceptrón. Algoritmo de aprendizaje
2.3 Adalina. Descenso por gradiente. lms
2.4 Estructuras adaptativas. Variantes del lms
2.5 Perceptrón multicapa. Backpropagation
2.6 Variantes del backpropagation. Elección de la
arquitectura
2.7 Aplicando el perceptrón multicapa
2.7.1 Arquitectura
2.7.2 Modo de funcionamiento
2.7.3 Función de coste
2.7.4 Sobreajuste (overfitting)
2.7.5 Preprocesado de las entradas
2.7.6 Problemas con estructuras profundas
2.8 Modelos neuronales para clustering. som
2.9 Laboratorio
2.10 Bibliografía
capítulo 3. Modelos neuronales orientados a visión
3.1 Problemas del mlp en imágenes
3.2 Arquitectura de una cnn. Partes esenciales
3.3 Arquitecturas famosas
3.3.1 Modelos más relevantes que han participado en el ILSVRC
3.4 Aumento de datos y transferencia de aprendizaje
3.5 Otras aplicaciones de las CNN
3.5.1 Detección de objetos
3.5.2 Segmentación de imágenes
3.5.3 Laboratorio
3.6 Bibliografía
Capítulo 4. Modelos neuronales orientados a datos
temporales
4.1 Datos temporales. Características
4.2 Modelos multicapa recurrentes clásicos
4.3 Redes recurrentes (rnn)
4.4 Long-short-term memory (lstm)
4.5 Redes gated recurrent unit (gru)
4.6 Aplicaciones de las redes recurrentes
4.7 Laboratorio
4.8 Bibliografía
Capítulo 5. Modelos generativos
5.1 Introducción a los modelos generativos
5.2 Autoencoders
5.3 Autoencoders variacionales
5.4 Gan (generative adversarial networks)
5.5 Problemas en el ajuste de las gan
5.6 Variaciones de las gan
5.7 Laboratorio
5.8 Bibliografía
Capítulo 6. Aprendizaje reforzado
6.1 Introducción al aprendizaje reforzado
6.2 Elementos matemáticos a tener en cuenta en el
aprendizaje reforzado
6.3 Métodos de aprendizaje por diferencias temporales:
sarsa y q-learning
6.4 Aprendizaje reforzado profundo
6.5 Laboratorio
6.6 BibliografíaEjemplares(1)
Código de barras Número de Ubicación Tipo de medio Ubicación Sección Estado 30602 LCNA7 10005 LIBRO Biblioteca Concertada Adida Comfenalco Ciencias Naturales y Aplicadas Disponible
Título : Matemáticas con Microsoft excel Tipo de documento : texto impreso Autores : Miguel Barreras Alconchel Editorial : México D.F. [México] : Alfaomega Fecha de publicación : 2004 Otro editor: Colombia : RA-MA Número de páginas : 241 p. Il. : gráficos Material de acompañamiento : 1 CD-Rom ISBN/ISSN/DL : 970-15-11530978958682643-3 Nota general : Incluye un CDROM como material acompañante con el mismo titulo con signatura CDROMCNA2 00249. Incluye anexo, bibliografía e indice alfabético Idioma : Español (spa) Materias : ARITMÉTICA
GEOMETRÍA
CÁLCULO
ÁLGEBRA
ESTADÍSTICA
ECUACIONES
MATEMÁTICAS
EXCEL (PROGRAMA PARA COMPUTADOR)
INFORMÁTICA-APLICACIONES
INFORMÁTICAClasificación: CNA2 Nota de contenido :
Capitulo 1. Herramientas básicas.
Capitulo 2. Simulación de movimiento.
Capitulo 3. Programación en visual basic con macros.
Capitulo 4. Resolución de ecuaciones.
Capitulo 5. Resolución de sistemas.
Capitulo 6. Álgebra matricial.
Capitulo 7. Familias de funciones.
Capitulo 8. Calculo diferencial.
Capitulo 9. Funciones definidas por el usuario.
Capitulo 10. Optimización, la herramienta solver.
Capitulo 11. Calculo integral.
Capitulo 12. Simetrías.
Capitulo 13. Probabilidad.
Capitulo 14. Geometría.
Capitulo 15. Estadística.
Capitulo 16. Ecuaciones diferenciales.
Capitulo 17. Teoría de números.
Capitulo 18. Tres dimensiones.
Capitulo 19. Ecuaciones paramétricas.
Capitulo 20. Otras utilidades.
Capitulo 21. Investigación con Excel.Matemáticas con Microsoft excel [texto impreso] / Miguel Barreras Alconchel . - México D.F. [México] : Alfaomega : Colombia : RA-MA, 2004 . - 241 p. : gráficos + 1 CD-Rom.
ISSN : 970-15-11530978958682643-3
Incluye un CDROM como material acompañante con el mismo titulo con signatura CDROMCNA2 00249. Incluye anexo, bibliografía e indice alfabético
Idioma : Español (spa)
Materias : ARITMÉTICA
GEOMETRÍA
CÁLCULO
ÁLGEBRA
ESTADÍSTICA
ECUACIONES
MATEMÁTICAS
EXCEL (PROGRAMA PARA COMPUTADOR)
INFORMÁTICA-APLICACIONES
INFORMÁTICAClasificación: CNA2 Nota de contenido :
Capitulo 1. Herramientas básicas.
Capitulo 2. Simulación de movimiento.
Capitulo 3. Programación en visual basic con macros.
Capitulo 4. Resolución de ecuaciones.
Capitulo 5. Resolución de sistemas.
Capitulo 6. Álgebra matricial.
Capitulo 7. Familias de funciones.
Capitulo 8. Calculo diferencial.
Capitulo 9. Funciones definidas por el usuario.
Capitulo 10. Optimización, la herramienta solver.
Capitulo 11. Calculo integral.
Capitulo 12. Simetrías.
Capitulo 13. Probabilidad.
Capitulo 14. Geometría.
Capitulo 15. Estadística.
Capitulo 16. Ecuaciones diferenciales.
Capitulo 17. Teoría de números.
Capitulo 18. Tres dimensiones.
Capitulo 19. Ecuaciones paramétricas.
Capitulo 20. Otras utilidades.
Capitulo 21. Investigación con Excel.Ejemplares(1)
Código de barras Número de Ubicación Tipo de medio Ubicación Sección Estado 23236 LCNA2 06659 LIBRO Biblioteca Concertada Adida Comfenalco Ciencias Naturales y Aplicadas Disponible PermalinkPermalink
