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IA y ML para programadores : Aplicación de algoritmos fundamentales de ML, modelos de aprendizaje profundo y mejores prácticas de MLOps

por Bhaumik, Suddhasatwa.
Editor: India : BPB Publications , 2025Edición: 1 Ed.Descripción: 552 páginas Ilustraciones, diagramas, tablas, gráficas.ISBN: 9789365897616.Tema(s): Inteligencia artificial | Aprendizaje automático | Aprendizaje profundo | TensorFlow (Programa para computador) | Procesamiento del lenguaje natural (Informática) | MLOps | Programa de Ingeniería de SistemasRecursos en línea: Acceso online exclusivo para comunidad Unicoc.
Contenidos:
1. Introducción de inteligencia artificial y aprendizaje automático. -- 2. Fundamentos de aprendizaje automático. -- 3. Tensorflow Essentials. -- 4. Ingeniería para el aprendizaje automático. -- 5. Algoritmos de aprendizaje automático. -- 6. Implementación de los primeros modelos ML. -- 7. Visión por computadora. -- 8. Procesamiento del lenguaje natural. -- 9. Modelado de secuencia y transformadores. -- 10. MLOPS e despliegue. -- 11. Servicio de modelo y escalabilidad. -- 12. Implementación del modelo para dispositivos móviles. -- 13. Resumen, futuro y recursos.
Resumen: Obra dirigida a programadores y desarrolladores de software que presenta los fundamentos del aprendizaje automático, aprendizaje profundo, visión por computador, procesamiento del lenguaje natural, redes neuronales y prácticas de MLOps para la implementación y escalamiento de modelos de inteligencia artificial.
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Tipo de ítem Ubicación Colección Signatura topográfica Estado Fecha de vencimiento Código de barras Reserva de ejemplares
Libro electrónico Libro electrónico
Bogotá (Dr. David Ordóñez Rueda) - Campus Norte

Campus Norte

Biblioteca de la Institución Universitaria Colegios de Colombia

 Coleccion Online 006.31 (Navegar estantería) No para préstamo Ebook11013
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1. Introducción de inteligencia artificial y aprendizaje automático. -- 2. Fundamentos de aprendizaje automático. -- 3. Tensorflow Essentials. -- 4. Ingeniería para el aprendizaje automático. -- 5. Algoritmos de aprendizaje automático. -- 6. Implementación de los primeros modelos ML. -- 7. Visión por computadora. -- 8. Procesamiento del lenguaje natural. -- 9. Modelado de secuencia y transformadores. -- 10. MLOPS e despliegue. -- 11. Servicio de modelo y escalabilidad. -- 12. Implementación del modelo para dispositivos móviles. -- 13. Resumen, futuro y recursos.

Obra dirigida a programadores y desarrolladores de software que presenta los fundamentos del aprendizaje automático, aprendizaje profundo, visión por computador, procesamiento del lenguaje natural, redes neuronales y prácticas de MLOps para la implementación y escalamiento de modelos de inteligencia artificial.

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