Cosude Biblioteca Perú

Machine Learning y Deep Learning

Autor: Jesús Bobadilla

Número de Páginas: 292

Automático (Machine Learning). El objetivo del machine learning es que los sistemas informáticos sean capaces de aprender a partir de los datos, emulando de esta manera las capacidades humanas. El Aprendizaje profundo (Deep Learning) es el área más prometedora del machine learning. Los modernos sistemas de reconocimiento facial, conducción automática, chatbots, comportamiento de los videojuegos, etc se llevan a cabo haciendo uso de técnicas de deep learning. En este libro se explican los conceptos más relevantes tanto de machine learning como de deep learning. Ambos bloques se pueden abordar de manera independiente y en cualquier orden. Se aportan multitud de ejemplos programados en Python y explicados desde cero, con gráficos representativos. También se hace uso de las bibliotecas Scikit y Keras. Cualquier lector con conocimientos de programación podrá entender los conceptos y los ejemplos que se exponen en el libro.

Deep Learning

Autor: Rudolph Russell

Número de Páginas: 96

DEEP LEARNING - APRENDIZAJE PROFUNDO (INTELIGENCIA ARTIFICIAL) Este libro es para cualquiera que quiera aprender acerca del aprendizaje profundo desde una perspectiva matemática. En el primer capítulo tendrás una introducción a los conceptos del aprendizaje profundo, luego, en el segundo capítulo entenderás y revisarás algunas de las ecuaciones matemáticas que te ayudarán a entender el aprendizaje profundo. Luego de eso, veremos con más profundad la arquitectura del aprendizaje profundo, y luego de cada capítulo encontrarás preguntas de repaso para reforzar tu comprensión del contenido. Cuando leas este libro, es preferible conocer algún lenguaje de programación, tal como Python, o R, y lo básico del álgebra lineal.

Machine Learning

Autor: Rudolph Russell

Número de Páginas: 108

MACHINE LEARNING (INTELIGENCIA ARTIFICIAL) Este libro es para cualquiera que desee aprender a desarrollar sistemas de Machine Learning. Cubriremos los conceptos más importantes sobre algoritmos de Machine Learning (tanto de forma teórica como práctica) e implementaremos varios algoritmos de Machine Learning utilizando la biblioteca Scikit-learn en el lenguaje de programación Python. En el primer capítulo, aprenderá los conceptos más importantes de Machine Learning y, en capitulos siguientes, trabajará principalmente con la clasificación. En el último capítulo aprenderá a entrenar a tu modelo. Supongo que tienes conocimiento de los principios básicos de la programación.

Python Deep Learning

Autor: Jordi Torres

Número de Páginas: 364

La inteligencia artificial permite la innovación y el cambio en todos los aspectos de la vida moderna. La mayoría de los avances actuales se basan en Deep Learning, un área de conocimiento muy madura que permite a las empresas desarrollar y poner en producción sus algoritmos de aprendizaje automático y usar los algoritmos preentrenados ofrecidos por las principales plataformas Cloud.

Python Machine Learning

Autor: Vahid Mirjalili , Sebastian Raschka

Número de Páginas: 618

El aprendizaje automático está invadiendo el mundo del software. Si quieres entender y trabajar la vanguardia del aprendizaje automático, las redes neuronales y el aprendizaje profundo, esta segunda edición del bestseller Python Machine Learning, es tu libro. Modernizado y ampliado para incluir las tecnologías de código abierto más recientes, como scikit-learn, Keras y TensorFlow, este manual proporciona el conocimiento práctico y las técnicas necesarias para crear eficaces aplicaciones de aprendizaje automático y aprendizaje profundo en Python. El conocimiento y la experiencia únicos de Sebastian Raschka y Vahid Mirjalili presentan los algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, antes de continuar con temas avanzados en análisis de datos. Combinan los principios teóricos del aprendizaje automático con un enfoque práctico de codificación para una comprensión completa de la teoría del aprendizaje automático y la implementación con Python. Aprenderás a: Explorar y entender los frameworks clave para la ciencia de datos, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo Formular nuevas preguntas sobre datos con modelos de aprendizaje...

DEEP LEARNING

Autor: Isaac Pérez Borrero , Manuel Emilio Gegúndez Arias

Número de Páginas: 264

En los últimos años, el deep learning ha supuesto una auténtica revolución en el campo de la inteligencia artificial. Los resultados alcanzados tanto en aplicaciones científico-tecnológicas cómo económicas y sociales han propiciado que la demanda de especialistas en esta materia aumente de forma exponencial así cómo los recursos para su aprendizaje. Sin embargo, hoy día la mayoría de los recursos existentes se centran en la aplicación práctica de las técnicas, pasando por alto los conceptos básicos que son imprescindibles para llegar a comprender esta tecnología. Este libro ofrece una introducción actualizada al deep learning desde una perspectiva diferente. En concreto, se centra en los fundamentos y los conceptos básicos necesarios para conocer el funcionamiento de estos modelos, que son independientes del lenguaje de programación y las librerías utilizadas. Para ello, partiendo de una perspectiva histórica, que dota de contexto los conceptos estudiados, aborda los principales modelos de deep learning junto con las pautas y técnicas a seguir para su entrenamiento.

DEEP LEARNING Introducci—n pr‡ctica con Keras

Autor: Jordi Torres

Número de Páginas: 212

Creación de Modelos de Negocio de Éxito Basados En Inteligencia Artificial: Utiliza Machine Learning Y Deep Learning Para Hacer Crecer Tu Negocio

Autor: Bert Langa

Número de Páginas: 72

Cada pocos años, aparece alguna tendencia tecnológica que produce la creación de miles de startups y nuevos negocios. En este momento, podemos afirmar sin ningún tipo de duda que una de estas tendencias es la Inteligencia Artificial (IA) y los algoritmos de Aprendizaje Automático (Machine Learning o Deep Learning, en inglés). En principio, hay una razón muy importante que justifica que esto sea así. En la actualidad, se está produciendo una transición de la economía industrial nacida a finales del siglo XIX hacia una nueva economía digital que se sustenta fundamentalmente en los datos. En esta nueva economía de los datos, uno de los pilares del crecimiento empresarial es el uso eficiente de los mismos para soportar la toma de decisiones de negocio. En ese sentido, las compañías líderes de mercado están utilizando sus bases de datos y los algoritmos de aprendizaje automático para mejorar el conocimiento de sus clientes y alcanzar nuevas cuotas de crecimiento.Dentro de este contexto, McKinsey (una de las principales consultoras de gestión a nivel mundial) nos dice que "los gigantes tecnológicos, incluidos Baidu y Google, están gastando entre 20 y 30 mil millones ...

Inteligencia artificial fácil

Autor: Aurélien Vannieuwenhuyze

Número de Páginas: 435

Machine Learning and Embedded Computing in Advanced Driver Assistance Systems (ADAS)

Autor: John Ball , Bo Tang

Número de Páginas: 342

This book contains the latest research on machine learning and embedded computing in advanced driver assistance systems (ADAS). It encompasses research in detection, tracking, LiDAR and camera processing, ethics, and communications. Several new datasets are also provided for future research work. Researchers and others interested in these topics will find important advances contained in this book.

Deep Learning

Autor: Jesús Alfonso López Sotelo

Número de Páginas: 242

El aprendizaje profundo o Deep Learning es una evolución de las redes neuronales artificiales (RNA). Las RNA constituyen una de las técnicas más relevantes de la inteligencia artificial que trata de emular la manera como trabajan las neuronas del cerebro. Este enfoque se encuentra dentro de la vertiente denominada conexionista, pues se basa en imitar el funcionamiento cerebral por medio de redes formadas por unidades sencillas (neuronas artificiales) interconectadas entre sí. Además, el conocimiento se modifica cambiando la fuerza o el valor de las conexiones existentes entre las diferentes neuronas de la red.

DEEP LEARNING

Autor: Alejandro Belmar

Número de Páginas: 23

El deep learning es un tipo de machine learning o aprendizaje automático cuyo fin es entrenar a una PC para que sea capaz de realizar tareas como los seres humanos, por ejemplo, el reconocimiento del habla o la identificación de imágenes. En este Informe Users se presenta esta tecnología para enseñarte a crear los rudimentos de tu primera red neuronal.

Aprendizaje automático y profundo en python

Autor: Carlos Pineda Pertuz

Número de Páginas: 340

Es una herramienta de apoyo y de consulta para toda aquella persona interesada en dominar los fundamentos del aprendizaje automático y profundo, a tal punto que le permita aprender lo necesario para desarrollar sus propios modelos de aprendizaje aptos para realizar predicciones con base en los datos, para ello el autor hará uso en la mayoría de los casos de explicaciones teóricas y prácticas, que permitan al lector afianzar sus ideas y fortalecer su aprendizaje. El libro se encuentra dividido en dos partes la primera enfocada en el machine learning y sus diferentes algoritmos de regresión y clasificación, clustering, entre otros. La segunda parte comprende varias técnicas de deep learning donde estudiaremos diferentes arquitecturas de redes neuronales como: redes densamente conectadas, redes convolucionales y redes recurrentes.

Lo que callan los amantes del mañana

Autor: Hermes Ruiz Rincón

Número de Páginas: 189

Lo que Callan los Amantes del Mañana, es un libro que te llevará en un viaje entretenido y lleno de contenido práctico, a entender los retos que la Inteligencia Artificial y el Metaverso aportan a un mundo 5.0, dando paso, en un lenguaje sencillo, a los conceptos y retos fundamentales que debes dominar para fomentar organizaciones y personas Más Productivas, Más Rentables y Más Sensuales.

Proyectos de Inteligencia Artificial

Autor: Jaume Miralles

Número de Páginas: 220

Mucho se ha escrito en los últimos años sobre inteligencia artificial: Qué es, para qué sirve, qué beneficios puede aportar a las muy diversas industrias, cómo va a afectar a la sociedad del futuro… También es fácil encontrar abundante literatura y artículos en la web sobre las muy diversas técnicas y algoritmos de machine learning y deep learning, junto a tutoriales y código de ejemplo que ayudan a entender e incluso a implementar interesantes experimentos. Sin embargo, muy poco se ha escrito – y mucho menos en lengua española – sobre el cómo se abordan los proyectos de inteligencia artificial: cómo son estos proyectos IA, qué metodologías deben seguirse, qué recursos materiales son necesarios y dónde pueden obtenerse, así como qué perfiles profesionales son necesarios para poder abordar con éxito este tipo de proyectos que, siendo proyectos de software, tienen aspectos muy particulares por el hecho de tener que entrenar y operacionalizar modelos. Y es que ya no se trata sólo de programar una aplicación, ahora hay que entrenar un algoritmo con un conjunto de datos que representan una realidad concreta y, casi siempre, cambiante, o bien reutilizar los...

Álgebra Lineal Ciencia de Datos

Autor: Gilbert Strang

Número de Páginas: 450

Álgebra lineal y los fundamentos del aprendizaje profundo, ¡juntos por fin! Del profesor Gilbert Strang, aclamado autor de Introducción al álgebra lineal, llega Álgebra lineal en ciencia de datos, el primer libro de texto que enseña álgebra lineal junto con aprendizaje profundo y redes neuronales. Este libro de texto ameno pero riguroso contiene un curso completo de álgebra lineal y de la matemática relacionada que los estudiantes deben saber para familiarizarse con el aprendizaje a partir de los datos. Se incluyen: los cuatro subespacios fundamentales, descomposición en valores singulares, matrices especiales, técnicas de cálculo con matrices grandes, compressed sensing, probabilidad y estadística, optimización, arquitectura de redes neuronales, descenso por gradiente estocástico y retropropagación.

Redes Neuronales and Deep Learning

Autor: Fernando Berzal

Número de Páginas: 753

¿Qué tienen en común los traductores automáticos que nos permiten leer, en nuestra propia lengua, textos escritos en otros idiomas, los sistemas de reconocimiento de voz que todos llevamos en nuestro teléfono móvil o los sistemas de visión artificial que le permiten a un coche autónomo distinguir una señal de tráfico de otra? Todos ellos son ejemplos de aplicaciones cotidianas basadas en el uso de redes neuronales artificiales. Las redes neuronales artificiales, popularizadas actualmente bajo la denominación deep learning, se enmarcan dentro del campo de la Inteligencia Artificial. Más concretamente, dentro de las técnicas de aprendizaje automático o machine learning. Actualmente, las técnicas de deep learning están revolucionando el mundo de la Inteligencia Artificial y compañías como Google, Facebook, Amazon o Microsoft, entre otras muchas, se disputan a los ingenieros y doctorandos familiarizados con este tipo de técnicas. En este libro se presentan el origen, la motivación, la inspiración, la evolución y las aplicaciones de las redes neuronales artificiales. Se realiza especial hincapié en las técnicas algorítmicas que permiten el entrenamiento de...

Fundamentals of Deep Learning

Autor: Nikhil Buduma

Número de Páginas: 450

We're in the midst of an AI research explosion. Deep learning has unlocked superhuman perception that has powered our push toward self-driving vehicles, the ability to defeat human experts at a variety of difficult games including Go and Starcraft, and even generate essays with shockingly coherent prose. But deciphering these breakthroughs often takes a Ph.D. education in machine learning and mathematics. This updated second edition describes the intuition behind these innovations without the jargon and complexity. By the end of this book, Python-proficient programmers, software engineering professionals, and computer science majors will be able to re-implement these breakthroughs on their own and reason about them with a level of sophistication that rivals some of the best in the field. New chapters cover recent advancements in the fields of generative modeling and interpretability. Code examples throughout the book are updated to TensorFlow 2 and PyTorch 1.4.

Data protection for the prevention of algorithmic discrimination

Autor: Alba Soriano Arnanz

Número de Páginas: 320

The development of digital technologies, capable of analysing massive amounts of data, has led to the widespread implementation of data processing technologies and automated decision-making processes in many areas of human activity. Over the past few years, it has become increasingly apparent that these tools can cause significant harms to the fundamental rights of individuals as well as to other basic values and principles which constitute the very foundation of Western democracies. Most of the legal scholarship and regulators have thus far focused on privacy protection legal instruments as the main mechanisms through which to protect individuals and democratic values against the harms and risks caused by automated data processing and decision-making systems. This book focuses on analysing how the EU data protection and US privacy protection frameworks are structured and can work in order to prevent and deal, in particular, with algorithmic discrimination, but also other issues of concern, such as automated system opacity. In doing so, the shortcomings of privacy-based protection systems in addressing some of risks and harms caused by data processing and decision-making...

TVMorfosis 9

Autor: Guillermo Orozco , Carlos A. Scolari , Gabriel Torres Espinoza , Alejandro Piscitelli , Claudia Flores-saviaga , Darwin Franco Migues , Gerardo Albarrán De Alba

Número de Páginas: 104

La pantalla inteligente almacena, responde y pregunta, relaciona opciones, evalúa, clasifica, aconseja a los televidentes que se plantan frente a ella para ver qué menú les ha preparado cada día. ¡Esta pantalla con inteligencia artificial aprende! El algoritmo tiene una perspectiva única de los televidentes individuales que los televidentes no tenemos de nosotros mismos. Y esta información algorítmica permite predecir comportamientos, deseos y gustos televisivos, no de uno, sino de miles o millones de televidentes, y conocer las tendencias de visionado más frecuentes, las preguntas que harán los individuos frente a cierta programación y muchas cosas más. A lo largo del libro, se exploran las amenazas y oportunidades que dispone la inteligencia artificial, haciendo énfasis en los desafíos para el periodismo, la deliberación y la gestión de la información en el entorno digital.

Introducción al aprendizaje por refuerzo profundo

Autor: Jordi Torres

Número de Páginas: 324

El aprendizaje por refuerzo profundo, o Deep Reinforcement Learning, es el campo de la inteligencia artificial con un gran potencial en los próximos años. Permite que los algoritmos aprendan de su entorno para lograr objetivos diversos, superando así las limitaciones que se encuentran en los algoritmos tradicionales de aprendizaje automático para que las máquinas aprendan por sí solas.Sin embargo, debido a la complejidad del aprendizaje por refuerzo y a la falta de manuales sobre el tema, a menudo existen dificultades a la hora de establecer una ruta adecuada para empezar, ya que no resulta sencillo saltar la barrera de entrada a este apasionante campo de innovación. Por ello, el objetivo de este libro es ser una guía de iniciación para quienes quieran conocer los fundamentos teóricos del área. Al mismo tiempo, a partir de la implementación en Python y de la explicación detallada de todos los algoritmos presentados en el libro, se facilita un conocimiento práctico de los fundamentos. En la primera parte del libro se formaliza el tema alrededor de dos elementos clave en el área de aprendizaje por refuerzo, como son el proceso de decisión de Markov y la ecuación de...

¿Cómo piensan las máquinas?

Autor: Fredi Vivas

Número de Páginas: 224

Este libro podría haber sido escrito por una inteligencia artificial, y no solamente por un humano en un documento de Word. Aunque, en parte, así fue. Con inteligencia artificial podemos escribir ensayos, incluso libros, y también, entre muchas posibilidades, predecir cuántos pacientes llegarán a un hospital con gripe dentro de quince días, o detectar automáticamente una operación fraudulenta con una tarjeta de crédito. ¿Cuáles son los límites de esta tecnología? ¿Cuáles son sus riesgos? ¿Cuál es la mejor manera de aprovecharla? ¿Cómo desarrollar inteligencia artificial responsablemente? En ¿Cómo piensan las máquinas?, Fredi Vivas te invita a sumarte a un viaje fascinante, una aventura literaria que transita entre la realidad y la ficción para demostrarnos que, independientemente del área o disciplina, la inteligencia artificial está revolucionando la vida humana mucho más de lo que creemos o soñamos. Y como no podía ser de otra forma, este es un libro interactivo, que incorpora tecnología en sus páginas, y que propone al lector una experiencia multiplataforma. Apto para cualquiera que tenga como objetivo entender el mundo que se viene y estar a la...

Redes Neuronales and Deep Learning

Autor: Fernando Berzal

Número de Páginas: 753

¿Qué tienen en común los traductores automáticos que nos permiten leer textos en otros idiomas en nuestra propia lengua, los sistemas de reconocimiento de voz que todos llevamos en nuestro teléfono móvil o los sistemas de visión artificial que le permiten a un coche autónomo distinguir una señal de tráfico de otra? Todos ellos son ejemplos de aplicaciones cotidianas basadas en el uso de redes neuronales artificiales.Las redes neuronales artificiales, popularizadas actualmente bajo la denominación "deep learning", se enmarcan dentro del campo de la Inteligencia Artificial. Más concretamente, dentro de las técnicas de aprendizaje automático o "machine learning". Actualmente, las técnicas "deep learning" están revolucionando el mundo de la Inteligencia Artificial y compañías como Google, Facebook, Amazon o Microsoft, entre otras muchas, se disputan a los ingenieros y doctorandos familiarizados con este tipo de técnicas. En este libro se presentan el origen, la motivación, la inspiración, la evolución y las aplicaciones de las redes neuronales artificiales. Se realiza especial hincapié en las técnicas algorítmicas que permiten el entrenamiento de redes...

Actas de Derecho Industrial y Derecho de Autor

Autor: Tato Plaza, Anxo , Costas Comesaña, Julio

Número de Páginas: 478

ÍNDICE DE ABREVIATURAS I. DOCTRINA Efectos de las decisiones de compromisos (commitment decisions) adoptados por la Comisión Europea en las jurisdicciones nacionales, Patricia Benavides Velasco La gestión jurídica de los derechos de propiedad industrial e intelectual en la compra pública de innovación: una visión general, Pedro-José Bueso Guillén La transmisibilidad del secreto empresarial, Julio Costas Comesaña Intellectual property rights, artificial intelligence and big data: future perspectives, Pilar Íñiguez El suministro en línea de contenido digital en la encrucijada entre la propiedad intelectual y el derecho de consumo, Susana Navas Navarro La Comisión Europea y la reforma del diseño, José Manuel Otero Lastres Copyright protection of works generated by artificial intelligence in the european copyright law: between indirect and tailored protection, Vítor Palmela Fidalgo y Diogo Antunes La protección de los datos como secreto empresarial en la era de la inteligencia artificial, Aurea Suñol II. CRÓNICA Y DOCTRINA BREVE Avaliações e recomendações de consumidores: as novas práticas comerciais desleais introduzidas pela Diretiva (UE) 2019/2161, Ana...

Inteligencia Artificial En El Ámbito de la Salud

Autor: Adam Bohr , Kaveh Memarzadeh

Destaca diferentes técnicas de datos para el análisis de datos sanitarios, incluyendo el aprendizaje automático y la minería de datos. Ilustra diferentes aplicaciones, y los desafíos en el diseño, la aplicación y la gestión de sistemas inteligentes y redes de datos sanitarios. Incluye aplicaciones y estudios de casos en todas las áreas en las que se puede aplicar la IA a los datos sanitarios. Obra que presenta una introducción exhaustiva a la inteligencia artificial como herramienta para la generación y el análisis de datos sanitarios. Presenta las aplicaciones que ofrece la Inteligencia Artificial para el diseño y el desarrollo de fármacos, así como sus aplicaciones en los campos del diagnóstico, el tratamiento y las pruebas de imagen en oncología. A continuación, se tratan las aplicaciones de la IA en dispositivos médicos y cirugía, así como en la monitorización a distancia de los pacientes. Destaca diferentes técnicas de datos para el análisis de datos sanitarios, incluyendo el aprendizaje automático y la mineria de datos. Plantea los nuevos desafíos en el diseño, la aplicación y la gestión de sistemas inteligentes y de redes de datos sanitarios....

Manual práctico de inteligencia artificial en entornos sanitarios

Autor: Juan José Beunza Nuin , Enrique Puertas Sanz , Emilia Condés Moreno

Número de Páginas: 112

La elevada demanda de contenidos sobre inteligencia artificial y machine learning por parte de los profesionales sanitarios hace posible la publicación de este manual que recoge, de una manera didáctica y sencilla, los principios fundamentales de estas tecnologías aplicados al ámbito de la salud. Cualquier especialista sanitario interesado en sumergirse en esta área encontrará en este manual la base teórico-práctica para introducirse en el mundo de los algoritmos de inteligencia artificial y en su aplicación dentro del ámbito de la salud. Proyecto innovador que coloca la primera piedra para la inmersión de los especialistas sanitarios en el mundo de la inteligencia artificial en un momento en el que el desarrollo de estos conceptos promete la transformación en el futuro de la práctica profesional en este sector. Enfoque didáctico orientado a que los usuarios entiendan desde el primer momento qué supone la inteligencia artificial aplicada al ámbito sanitario y que comprendan cómo pueden beneficiarse de ella. A lo largo de los capítulos, sus autores van introduciendo al lector en el mundo de la inteligencia artificial empezando por una parte más introductoria y...

Inteligencia artificial y derecho, un reto social

Autor: Horacio Roberto Granero

Número de Páginas: 397

¿La Inteligencia Artificial responde correctamente al reto social que implica su irrupción en la sociedad contemporánea, a las dudas de su real aplicación y a los beneficios y perjuicios que genera? ¿Y en el caso de los sistemas de AI aplicados al Derecho? O, lo que es lo mismo, ¿son realmente útiles para que los humanos podamos pedir o impartir mejor Justicia? En un paradigma de computación cognitiva, los usuarios humanos son los principales responsables de personalizar su propia solución utilizando una aplicación legal, pero la tecnología de servicio legal estandarizada debe informar a los humanos de la necesidad de personalización y brindarles acceso personalizado a información legal relevante para ayudarlos a construir una solución. Es decir, la aplicación legal no solo seleccionará, ordenará, resaltará y resumirá la información de una manera adaptada al problema específico de un usuario humano, sino que también explorará la información e interactuará con los datos de formas nuevas que antes no eran posibles. Para que este enfoque tenga éxito, será necesario que la tecnología tenga cierta "comprensión" de la información a su disposición y de la...

Aprendizaje Automático Profundo

Autor: Joe Grant

Número de Páginas: 170

Vivimos en un mundo digital, y la IA es un aspecto importante de nuestras vidas. Muchas aplicaciones y máquinas nos ayudan a completar nuestras tareas diarias. ¿Alguna vez se preguntó cómo estas máquinas están obteniendo su inteligencia? Esto sucede debido al concepto de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. En este libro, aprenderá lo importante que es el aprendizaje profundo para nuestras futuras máquinas, y le proporcionaremos consejos y trucos para comprender y aprender la arquitectura presentada en el libro.El libro contiene todos los conocimientos para principiantes y avanzados relacionados con el aprendizaje profundo. Encontrará los conceptos básicos de aprendizaje profundo y algoritmos y conceptos que son vitales en este departamento. También hemos proporcionado información sobre las redes neuronales y las complejidades del aprendizaje automático y el mundo de la IA en este libro.Algunas conclusiones clave del libro son: -Redes de retroalimentación-Redes neuronales-Regulaciones y algoritmos de aprendizaje profundo.Este libro está diseñado para lectores principiantes y avanzados y le proporcionará los mejores conocimientos relacionados con el...

Inteligencia Artificial

Autor: Neil Wilkins

Número de Páginas: 238

Este libro lo abarca todo, desde el aprendizaje automático hasta la robótica y el Internet de las cosas. Usted puede usarlo como una guía útil cuando se encuentre con titulares de noticias que hablan de un nuevo avance en la inteligencia artificial por parte de Google o Facebook.

Estrategias de transformación digital

Autor: Pablo Vega , Gastón L ́huillier Troncoso , Guillermo Muñoz Herrera

Número de Páginas: 141

Atendiendo a los desafíos de la llamada cuarta revolución industrial, este libro muestra los impactos de la transformación digital en la estrategia y modelos de negocio contemporáneos. También profundiza en las tecnologías habilitantes y transversales, en los principales dominios afectados, y describe cinco casos exitosos en este ámbito que tienen una aplicación directa a clientes, industriasy mercados latinoamericanos. Dirigido a todo tipo de público, Estrategias de transformación digital no solo brinda herramientas para gestionar la incidencia de la era digital en la cultura organizacional de las industrias y empresas. Es además un llamado urgentea entender las oportunidades y riesgos que la disrupción tecnológica está provocando en todas las áreas de la vida, en especial, laproductiva, la educativa y la política.

Inteligencia artificial y defensa. Nuevos horizontes

Autor: José Luis Domínguez Alvarez , Daniel Terrón Santos , Paula Ma Tomé Domínguez

Número de Páginas: 480

La irrupción de las nuevas tecnologías ha propiciado una transformación sin precedentes de las estructuras sociales y económicas, convirtiendo el ansiado desarrollo tecnológico en presupuesto indispensable para alcanzar la "cuarta revolución industrial o Industria 4.0" . Este importante cambio de paradigma plantea importantes interrogantes desde el prisma de la seguridad nacional, la garantía y pleno disfrute de los derechos y libertades fundamentales de la ciudadanía o el normal funcionamiento del Estado social y democrático de Derecho. La obra que usted tiene en sus manos pretende analizar, minuciosa y detalladamente, las ventajas y potencialidades que el empleo de la Inteligencia Artificial comporta para la ciudadanía, las empresas y la sociedad en su conjunto, al tiempo que precisa y analiza los elementos necesarios para alcanzar una IA antropocéntrica, ética y sostenible, orientada a la salvaguarda de los derechos y valores fundamentales de la ciudadanía, ardua tarea que no se presenta como un quehacer sencillo, y en el que las Fuerzas Armadas están llamadas a desempeñar un papel protagonista.

Inteligencia artificial y administración tributaria: eficiencia administrativa y defensa de los derechos de los contribuyentes

Autor: Fernando Serrano Antón

Número de Páginas: 592

La inteligencia artificial y el uso del Big Data por parte de las Administraciones tributarias han supuesto una verdadera revolución en los procedimientos tributarios. Esta obra pretende, entre otros objetivos, dar pautas tanto a las Administraciones en la aplicación de la IA, del Machine Learning o del Big Data, como a los contribuyentes que afrontan procedimientos basados en algoritmos y en el uso de datos. En el ámbito de las Administraciones tributarias, aunque no se puede generalizar, se ha constatado un uso intensivo de datos en las funciones de control e inspección fiscal, desarrollando un sinfín de técnicas y métodos basados en la información. Es, por ello, que en el necesario equilibrio entre eficiencia administrativa y respeto a los derechos y garantías de los contribuyentes se analizan los derechos fundamentales y los principios de transparencia, publicidad e intimidad, como límites al empleo de inteligencia artificial en los procedimientos tributarios. Resulta fundamental pues establecer unas líneas maestras en lo que se refiere a la gobernanza de la información, como materia prima de las técnicas de IA por las Administraciones tributarias, que deben...

Dimensiones y desafíos del seguro de responsabilidad civil

Autor: Abel B. Veiga Copo

Número de Páginas: 1346

En pocos seguros como en este se alcanza tamaño grado de socialización del daño sufrido y a la vez una mayor interrelación entre responsabilidad civil y seguro. Interrelación que lo abarca, que lo toca, que alcanza todo. Y que desde un plano práctico llega a cualquier fenómeno, actividad de la vida humana. Desde lo puramente contractual hasta lo extracontractual. Desde actos normales y cotidianos de la vida o del desarrollo de la vida humana a actividades de riesgo y de exposición. Desde la propia responsabilidad civil de la vida privada o familiar hasta la responsabilidad civil nuclear, pasando por la de vehículos, explotación, profesionales liberales y un larguísimo etc. Un grado de socialización que también lleva, nos lleva, a preguntarnos por cuáles son los límites de la asegurabilidad de la responsabilidad, -límites de la aseguración- del riesgo de responsabilidad. Límites jurídicos sin duda, desde la ley al orden público y la moral, hasta la actuación ilícita, intencional del asegurado. Pero también límites técnicos de asegurabilidad. Sin ir más lejos, la intencionalidad, los errores, la imprudencia y los comportamientos volitivos dolosos e...

Deep Laerning

Autor: Alejandro Belmar

Número de Páginas: 22

El deep learning es un tipo de machine learning o aprendizaje automático cuyo fin es entrenar a una PC para que sea capaz de realizar tareas como los seres humanos, por ejemplo, el reconocimiento del habla o la identificación de imágenes. En este Informe Users se presenta esta tecnología para enseñarte a crear los rudimentos de tu primera red neuronal.

Investigación en ciberseguridad

Autor: Manuel A. Serrano , Eduardo Fernández-medina , Cristina Alcaraz , Noemí De Castro , Guillermo Calvo

Número de Páginas: 349

Estas jornadas se han convertido en un foro de encuentro de los actores más relevantes en el ámbito de la ciberseguridad en España. En ellas, no sólo se presentan algunos de los trabajos científicos punteros en las diversas áreas de ciberseguridad, sino que se presta especial atención a la formación e innovación educativa en materia de ciberseguridad, y también a la conexión con la industria, a través de propuestas de transferencia de tecnología. Tanto es así que, este año se presentan en el Programa de Transferencia algunas modificaciones sobre su funcionamiento y desarrollo que han sido diseñadas con la intención de mejorarlo y hacerlo más valioso para toda la comunidad investigadora en ciberseguridad.

De neuronas a galaxias. ¿Es el universo un holograma?

Autor: Adolfo Plasencia Diago

Número de Páginas: 540

La ciencia, hoy en día, es más un proceso de colaboración que momentos “eureka” individuales. Mediante una serie de diálogos interconectados con destacados científicos, a los que se les pide que reflexionen sobre preguntas y conceptos clave en torno al mundo físico, la tecnología y la mente, se recrea aquí este tipo de sinergia. Estos pensadores aportan tanto observaciones específicas, como comentarios más amplios sobre las tradiciones intelectuales que se han ocupado de estas preguntas, y, al hacerlo, revelan una rica veta de ideas que interactúan entre sí. La persistente paradoja de nuestra era es que, en un mundo con una capacidad de acceso a la información sin precedentes, muchas de las cuestiones más importantes siguen sin resolverse. Estas conversaciones, conducidas por un veterano escritor científico, Adolfo Plasencia, reflejan esta circunstancia de la mano de científicos y humanistas que tratan temas como la inteligencia, la conciencia, el calentamiento global, la energía, la tecnología, la materia, la posibilidad de otra Tierra, el cambio del pasado e incluso la curvatura filosófica: “De neuronas a galaxias, ¿es el universo un holograma?”. Los...

Las máquinas no pueden soñar

Autor: Leandro Zanoni

¿Qué es la inteligencia artificial? ¿Por qué está de moda? ¿Cuándo nació? El autor investigó el tema desde sus inicios hasta la actualidad para mostrarnos el mundo que ya nos rodea: robots, algoritmos, autos autónomos y big data. En definitiva, un mundo diferente al que conocimos donde la tecnología se hace presente pero de forma casi invisible. Parlantes inteligentes y celulares, reconocimiento facial para el control ciudadano y supercomputadoras que procesan millones de datos digitales en la nube son los protagonistas de un recorrido donde ni siquiera el arte queda afuera del fenómeno. Zanoni también indaga sobre cómo es el negocio actual de la IA y reflexiona sobre el futuro del trabajo dejando abierta una pregunta cuya respuesta es tan difícil como inquietante: ¿Habrá trabajo para todos?

Industria 4.0 La cuarta revolución industrial

Autor: Luis Joyanes Aguilar

Número de Páginas: 500

El término Industria 4.0 se acuñó en Alemania en el año 2011 en la Feria tecnológica de Hannover-Messe, si bien fue en la edición de dicha feria en 2013 cuando se presentó la Iniciativa oficial del Gobierno de Alemania. El documento fundacional de Industria 4.0 y de la plataforma asociada (Platform Industrie 4.0) denominado Recommendations for implementig the strategic initiative Industrie 4.0 fue redactado por Acatech (Academia Nacional de Ciencia e Ingeniería de Alemania) y presentado en abril de 2013. Contó con la colaboración del DFKI (Centro de Investigación alemán para la Inteligencia Artificial) así como el apoyo de la industria y grandes empresas alemanas. Industria 4.0 describe la digitalización de sistemas y procesos industriales, y su interconexión mediante la Internet de las cosas e Internet de los Servicios para conseguir una mayor flexibilidad e individualización de los procesos productivos. Es una visión de la fábrica del futuro o fábrica inteligente. La transformación digital de la industria y las empresas con la integración de las nuevas tecnologías disruptivas, el citado Internet de las Cosas, Big Data, la Nube (Cloud Computing) y la...

Nuevas tecnologías y su impacto en la sanidad del siglo XXI

Autor: Javier De La Torre Díaz

Número de Páginas: 173

Una serie de descubrimientos en los últimos sesenta años han ido transformando nuestro ser como humanos. Estos descubrimientos han supuesto enormes avances pero también han planteado cuestiones éticamente debatidas que se analizan en este libro por su repercusión en el ámbito de la sanidad del siglo XXI.

Internet de las cosas

Autor: Luis Joyanes Aguilar

Número de Páginas: 384

Internet de las cosas (Internet of Things, IoT) es un nuevo ecosistema tecnológico y social que desde hace unos años está emergiendo en organizaciones y empresas, y está comenzando a llegar ahora a la sociedad como una nueva revolución tecnológica y social. Ayuda a la transformación digital de las organizaciones y empresas, y es la espina dorsal de la industria 4.0 y la naciente cuarta Revolución Industrial. Este libro describe y analiza el nuevo ecosistema creado en torno a las tecnologías facilitadoras de las cosas y los objetos inteligentes. Está escrito con una visión global dirigida tanto a lectores interesados en conocer los retos y oportunidades que internet de las cosas trae a la sociedad actual y futura como a los profesionales, empresarios, docentes e investigadores en las tecnologías disruptivas de impacto. Con la meticulosidad que lo caracteriza, Joyanes le pondrá al día respecto a estas tecnologías y la forma en la que influyen en la vida y el trabajo. Tras su lectura estará preparado para enfrentar este nuevo y revolucionario desafío. Luis Joyanes Aguilar: Presidente de la Fundación I+D del Software Libre. Doctor Ingeniero en Informática por la...