Inicio
Informática
|
|
Documentos disponibles dentro de esta colección (6)
Hacer una sugerencia Refinar búsqueda
Título : Competencias digitales básicas Tipo de documento : texto impreso Autores : Sergio Joaquin Gallego, Autor Editorial : Bogotá [Colombia] : Ediciones de la U Fecha de publicación : 2022 Colección : Informática Número de páginas : 257 p. ISBN/ISSN/DL : 978-958-792-350-6 Idioma : Español (spa) Materias : INFORMÁTICA
REDES SOCIALES
SOFTWARE OPERATIVOClasificación: CNA7 Resumen : "Este libro es una guía práctica destinada a adquirir las competencias digitales básicas que permitan “aprovechar la riqueza de las nuevas posibilidades asociadas a las tecnologías digitales” y las competencias clave para el aprendizaje permanente.
Su contenido está desarrollado desde el conocimiento básico sobre qué es el sistema operativo de una computadora, tablet, dispositivo móvil, servidor, … etc.; la creación de documentos, la gestión de archivos, crear un correo electrónico hasta las formas básicas de uso de medios informáticos para garantizar la seguridad de los mismos." Tomado de la cubierta
Incluye un aparte para resolver problemas más sencillos, actualizar, desfragmentar y escanear discos.Nota de contenido : Tabla de contenido
1. Competencias Digitales Básicas
1.1. Uso básico del sistema operativo
Introducción
Diferentes versiones y sistemas operativos disponibles
Inicio, apagado e hibernación
Programas básicos (navegador, explorador de
archivos, visor de imágenes,…)
Gestión de archivos y carpetas
Resumen
1.2. Tratamiento de la información
Introducción
Navegación
Búsqueda de información
Almacenamiento y recuperación de contenido digital
Resumen
1.3. El correo electrónico
Introducción
El correo electrónico
Videoconferencias básicas (Skype, Hangouts,…)
Identidad digital. Tu imagen personal en internet
Resumen
1.4. Creación del contenido
Introducción
Herramientas ofimáticas básicas (procesador de
textos y presentaciones)
Permisos a la hora de utilizar información de internet
Conocimientos de los formatos de archivos (pdf,
doc, docx, jpg, gif, png, …)
Resumen
1.5. Seguridad
Introducción
Formas básicas de uso de medios informáticos para
garantizar la seguridad (tanto el ordenador como el
dispositivo móvil)
Rutinas para una navegación segura
El antivirus
Resumen
1.6. Resolución de problemas
Introducción
Mantenimiento del sistema operativo (actualizaciones,
escaneo de discos, desfragmentación)
Resumen
Glosario
BibliografíaCompetencias digitales básicas [texto impreso] / Sergio Joaquin Gallego, Autor . - Bogotá [Colombia] : Ediciones de la U, 2022 . - 257 p.. - (Informática) .
ISBN : 978-958-792-350-6
Idioma : Español (spa)
Materias : INFORMÁTICA
REDES SOCIALES
SOFTWARE OPERATIVOClasificación: CNA7 Resumen : "Este libro es una guía práctica destinada a adquirir las competencias digitales básicas que permitan “aprovechar la riqueza de las nuevas posibilidades asociadas a las tecnologías digitales” y las competencias clave para el aprendizaje permanente.
Su contenido está desarrollado desde el conocimiento básico sobre qué es el sistema operativo de una computadora, tablet, dispositivo móvil, servidor, … etc.; la creación de documentos, la gestión de archivos, crear un correo electrónico hasta las formas básicas de uso de medios informáticos para garantizar la seguridad de los mismos." Tomado de la cubierta
Incluye un aparte para resolver problemas más sencillos, actualizar, desfragmentar y escanear discos.Nota de contenido : Tabla de contenido
1. Competencias Digitales Básicas
1.1. Uso básico del sistema operativo
Introducción
Diferentes versiones y sistemas operativos disponibles
Inicio, apagado e hibernación
Programas básicos (navegador, explorador de
archivos, visor de imágenes,…)
Gestión de archivos y carpetas
Resumen
1.2. Tratamiento de la información
Introducción
Navegación
Búsqueda de información
Almacenamiento y recuperación de contenido digital
Resumen
1.3. El correo electrónico
Introducción
El correo electrónico
Videoconferencias básicas (Skype, Hangouts,…)
Identidad digital. Tu imagen personal en internet
Resumen
1.4. Creación del contenido
Introducción
Herramientas ofimáticas básicas (procesador de
textos y presentaciones)
Permisos a la hora de utilizar información de internet
Conocimientos de los formatos de archivos (pdf,
doc, docx, jpg, gif, png, …)
Resumen
1.5. Seguridad
Introducción
Formas básicas de uso de medios informáticos para
garantizar la seguridad (tanto el ordenador como el
dispositivo móvil)
Rutinas para una navegación segura
El antivirus
Resumen
1.6. Resolución de problemas
Introducción
Mantenimiento del sistema operativo (actualizaciones,
escaneo de discos, desfragmentación)
Resumen
Glosario
BibliografíaEjemplares(1)
Código de barras Número de Ubicación Tipo de medio Ubicación Sección Estado 30041 LCNA7 09668 LIBRO Biblioteca Concertada Adida Comfenalco Ciencias Naturales y Aplicadas Disponible
Título : Excel 2013 manual básico Tipo de documento : texto impreso Autores : Francisco Pascual González, Autor Editorial : Bogotá [Colombia] : Ediciones de la U Fecha de publicación : 2014 Otro editor: Madrid [España] : Ra-ma Colección : Informática Número de páginas : 215 p. Il. : il., blanco y negro ISBN/ISSN/DL : 978-958-762-245-4 Nota general : Incluye índice alfabético Idioma : Español (spa) Materias : EXCEL 2013 (PROGRAMA PARA COMPUTADOR)
EXCEL (PROGRAMA PARA COMPUTADOR)
PROGRAMAS PARA COMPUTADOR
INFORMÁTICAClasificación: CNA7 Resumen : "Una hoja de cálculo es un programa que se utiliza para realizar operaciones matemáticas a todos los niveles. Consiste en una serie de datos distribuidos en celdas dispuestas por filas y columnas. Estos datos pueden ser de varios tipos y son capaces de relacionarse unos con otros para la resolución final del cálculo. En principio, una hoja de cálculo pretende sustituir a la clásica hoja de papel en la que se realizan operaciones aritméticas y otras operaciones matemáticas más complejas. La hoja de cálculo combina las capacidades de cómputo de la máquina con sus funciones de interrelación de los datos y permite conferirlas una buena presentación. Con respecto a Excel, se puede decir que además incorpora otras posibilidades que la hacen más potente, como la incorporación de imágenes, representaciones de datos matemáticos mediante gráficos e intercambio de información con otros programas de Windows (como Word, Access, etc.)". Nota de contenido :
-Introducción.
Capítulo 1. Básico en Excel.
Capítulo 2. Archivos y documentos con Excel.
Capítulo 3. Trabajo bloques de celdas.
Capítulo 4. Formatos.
Capítulo 5. Herramientas más útiles de Excel.
Capítulo 6. Funciones con Excel.
Capítulo 7. Gráficos matemáticos.
Capítulo 8. Trabajo sencillo con bases de datos.
Capítulo 9. Técnicas avanzadas.Excel 2013 manual básico [texto impreso] / Francisco Pascual González, Autor . - Bogotá [Colombia] : Ediciones de la U : Madrid [España] : Ra-ma, 2014 . - 215 p. : il., blanco y negro. - (Informática) .
ISBN : 978-958-762-245-4
Incluye índice alfabético
Idioma : Español (spa)
Materias : EXCEL 2013 (PROGRAMA PARA COMPUTADOR)
EXCEL (PROGRAMA PARA COMPUTADOR)
PROGRAMAS PARA COMPUTADOR
INFORMÁTICAClasificación: CNA7 Resumen : "Una hoja de cálculo es un programa que se utiliza para realizar operaciones matemáticas a todos los niveles. Consiste en una serie de datos distribuidos en celdas dispuestas por filas y columnas. Estos datos pueden ser de varios tipos y son capaces de relacionarse unos con otros para la resolución final del cálculo. En principio, una hoja de cálculo pretende sustituir a la clásica hoja de papel en la que se realizan operaciones aritméticas y otras operaciones matemáticas más complejas. La hoja de cálculo combina las capacidades de cómputo de la máquina con sus funciones de interrelación de los datos y permite conferirlas una buena presentación. Con respecto a Excel, se puede decir que además incorpora otras posibilidades que la hacen más potente, como la incorporación de imágenes, representaciones de datos matemáticos mediante gráficos e intercambio de información con otros programas de Windows (como Word, Access, etc.)". Nota de contenido :
-Introducción.
Capítulo 1. Básico en Excel.
Capítulo 2. Archivos y documentos con Excel.
Capítulo 3. Trabajo bloques de celdas.
Capítulo 4. Formatos.
Capítulo 5. Herramientas más útiles de Excel.
Capítulo 6. Funciones con Excel.
Capítulo 7. Gráficos matemáticos.
Capítulo 8. Trabajo sencillo con bases de datos.
Capítulo 9. Técnicas avanzadas.Ejemplares(1)
Código de barras Número de Ubicación Tipo de medio Ubicación Sección Estado 26167 LCNA7 07650 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(0)
Estado Ningún ejemplar asociado a este registro
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(0)
Estado Ningún ejemplar asociado a este registro
Título : Introducción a la programación con Python Tipo de documento : texto impreso Autores : Trejos Buriticá, Omar Iván, Autor ; Muñoz Guerrero, Luis Eduardo, Autor Editorial : Bogotá [Colombia] : Ediciones de la U Fecha de publicación : 2020 Colección : Informática Número de páginas : 187 p. Il. : il. ISBN/ISSN/DL : 978-958-792-214-1 Idioma : Español (spa) Materias : PYTHON (LENGUAJE DE PROGRAMACION PARA COMPUTADORES)
INFORMÁTICA
LENGUAJE DE PROGRAMACIÓN DE COMPUTADORES
PROGRAMACIÓN DE COMPUTADORESClasificación: CNA7 Resumen : Si es usted un programador con amplia experiencia, este es el libro que necesita tener a la mano cuando, por alguna razón, deba consultar determinados fundamentos tanto conceptuales como prácticos de este lenguaje. Si su experiencia es moderada, entonces este será un gran libro de ayuda pues le permitirá acceder a los conceptos que subyacen al lenguaje Python y, con ello, podrá fortalecer su conocimiento tanto en programación en general como en dicho lenguaje. Si usted quiere convertirse en programador y aún no ha entrado en el fascinante mundo de un lenguaje como tal, entonces este es su libro pues encontrará en sus páginas lo fundamental requerido para poder aprovechar al máximo la potencialidad de este lenguaje de programación.
En Python tanto su sintaxis como sus instrucciones permiten que los conceptos teóricos se simplifiquen en tiempo de ejecución al construir un programa. Por estas razones lo invito a que disfrute este libro y aprenda a utilizar el lenguaje de programación Python, el lenguaje de mayor proyección actual en el mundo de la programación.Nota de contenido :
Introducción
¿Cómo usar este libro?
Para el profesor
Para el estudiante
Lección 1. Primero lo primero
Lección 2. Variables
Lección 3. Operadores y tipos de datos
Lección 4. Sentencias condicionales
Lección 5. Sentencias repetitivas
Lección 6. Funciones
Lección 7. Generadores
Lección 8. Excepciones
Lección 9. Primeros pasos en POO
Lección 10. Constructores y encapsulamiento
Lección 11. Herencia
Lección 12. Polimorfismo
Lección 13. Strings
Lección 14. Módulos y paquetes
Lección 15. Archivos de texto
Lección 16. Archivos binarios
Lección 17. Ventanas
Lección 18. Controles GUI
Lección 19. Texto multilínea y botones
Lección 20. Variables GUI
Lección 21. Radiobuttons y checkbuttons
Lección 22. Menús, ventanas y explorador
Lección 23. Explorador y listas de opciones
Introducción a la programación con Python [texto impreso] / Trejos Buriticá, Omar Iván, Autor ; Muñoz Guerrero, Luis Eduardo, Autor . - Bogotá [Colombia] : Ediciones de la U, 2020 . - 187 p. : il.. - (Informática) .
ISBN : 978-958-792-214-1
Idioma : Español (spa)
Materias : PYTHON (LENGUAJE DE PROGRAMACION PARA COMPUTADORES)
INFORMÁTICA
LENGUAJE DE PROGRAMACIÓN DE COMPUTADORES
PROGRAMACIÓN DE COMPUTADORESClasificación: CNA7 Resumen : Si es usted un programador con amplia experiencia, este es el libro que necesita tener a la mano cuando, por alguna razón, deba consultar determinados fundamentos tanto conceptuales como prácticos de este lenguaje. Si su experiencia es moderada, entonces este será un gran libro de ayuda pues le permitirá acceder a los conceptos que subyacen al lenguaje Python y, con ello, podrá fortalecer su conocimiento tanto en programación en general como en dicho lenguaje. Si usted quiere convertirse en programador y aún no ha entrado en el fascinante mundo de un lenguaje como tal, entonces este es su libro pues encontrará en sus páginas lo fundamental requerido para poder aprovechar al máximo la potencialidad de este lenguaje de programación.
En Python tanto su sintaxis como sus instrucciones permiten que los conceptos teóricos se simplifiquen en tiempo de ejecución al construir un programa. Por estas razones lo invito a que disfrute este libro y aprenda a utilizar el lenguaje de programación Python, el lenguaje de mayor proyección actual en el mundo de la programación.Nota de contenido :
Introducción
¿Cómo usar este libro?
Para el profesor
Para el estudiante
Lección 1. Primero lo primero
Lección 2. Variables
Lección 3. Operadores y tipos de datos
Lección 4. Sentencias condicionales
Lección 5. Sentencias repetitivas
Lección 6. Funciones
Lección 7. Generadores
Lección 8. Excepciones
Lección 9. Primeros pasos en POO
Lección 10. Constructores y encapsulamiento
Lección 11. Herencia
Lección 12. Polimorfismo
Lección 13. Strings
Lección 14. Módulos y paquetes
Lección 15. Archivos de texto
Lección 16. Archivos binarios
Lección 17. Ventanas
Lección 18. Controles GUI
Lección 19. Texto multilínea y botones
Lección 20. Variables GUI
Lección 21. Radiobuttons y checkbuttons
Lección 22. Menús, ventanas y explorador
Lección 23. Explorador y listas de opciones
Ejemplares(0)
Estado Ningún ejemplar asociado a este registro Permalink
