Páginas:
184
Edición:
1
Fecha de publicación:
29/07/2022
ISBN:
9788426734426
Formato:
19.5x28.5 cms
Colección

Sistemas de aprendizaje automático

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Esta obra aborda los contenidos relativos al módulo profesional Sistemas de aprendizaje automático del Curso de especialización en Inteligencia Artificial y Big Data, según Real Decreto 279/2021, de 20 de abril.

El contenido que se desarrolla en este libro respeta los resultados de aprendizaje y los criterios de evaluación del título, que se afrontan desde una perspectiva concordante con todos los itinerarios de ingreso que contempla la ley. Asimismo, introduce modelos y librerías aceleradas por CUDA compatibles con la plataforma mecatrónica NVIDIA JETSON, y con ordenadores convencionales, lo que pone al alcance de los alumnos un completo material sobre sistemas de aprendizaje automático con aceleración por GPU.

A lo largo de este manual, se han empleado las librerías de aprendizaje automático convencionales como el Scikit-learn para sistemas supervisados o no supervisados, y librerías como cuML o cuDF que imitan a las anteriores pero incluyendo aceleración GPU. Esto la convierte en la primera obra documentada en castellano sobre programación con la SDK nVidia DIGITS y RAPIDS, lo que permite el empleo de las unidades on the Edge JETBOT para el entrenamiento e inferencia de clasificadores de imágenes, y otras labores atractivas para un público que, después de haber pasado por el mercado laboral, vuelve a los centros docentes para adquirir nuevas destrezas que se implementan en este módulo, o bien, desea continuar estudios en este campo.

En cada unidad, destacan elementos tales como esquemas, gráficos, imágenes, ejemplos, ejercicios resueltos y actividades prácticas que facilitan la asimilación de los conceptos estudiados, ayudando al alumno en su proceso de enseñanza-aprendizaje. Al final de cada unidad, se sintetizan sus aspectos fundamentales, se propone un cuestionario tipo test y actividades teórico-prácticas a desarrollar por el estudiante.

El libro se complementa con una guía didáctica, exclusiva para docentes, que incluye la programación de módulo y la del aula, la solución de las actividades propuestas, así como recursos didácticos y actividades de ampliación que el profesor podrá utilizar como material adicional para atender las diferentes necesidades formativas en sus clases.

Unidad 1. Caracterización de sistemas de la inteligencia artificial fuerte y débil. Usos y posibilidades
Unidad 2. Caracterización de sistemas de aprendizaje automático
Unidad 3. Aplicación de algoritmos de aprendizaje supervisado, optimizando el resultado del modelo u minimizando los riesgos asociados
Unidad 4. Aplicación de algoritmos de aprendizaje no supervisado
Unidad 5. Características de modelos computacionales de redes neuronales y comparación con otros modelos
Unidad 6. Valoración de la calidad de los resultados obtenidos en la práctica por los sistemas de aprendizaje automático

A color
Páginas:
184
Edición:
1
Año Publicación:
29/07/2022
ISBN:
9788426734426
Formato:
19.5x28.5 cms
Colección

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