La visi�n artificial es una de las �reas de la ingenier�a de sistemas que mayor inter�s ha adquirido en los �ltimos a�os, permitiendo resolver problemas tan diferentes como la conducci�n aut�noma, el reconocimiento facial, la detecci�n de defectos industriales o la interacci�n de robots con humanos. Por otro lado, los modelos de aprendizaje autom�tico, como las redes neuronales, son ampliamente utilizados en visi�n e inteligencia artificial. Este libro est� dirigido a estudiantes, investigadores y profesionales deseosos de profundizar en este apasionante campo. De forma pr�ctica se revisan algunos conceptos b�sicos de visi�n artificial, as� como algunos algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado, todo ello acompa�ado de numerosos modelos que permiten resolver problemas actuales. Utilizando Python con Tensorflow o Pytorch, se explica c�mo funcionan internamente y se entrenan distintos tipos de redes neuronales. De forma did�ctica, el libro gu�a al lector para que sea capaz de implementar y utilizar modelos m�s complejos, como los basados en redes siamesas, redes generativas antag�nicas, redes recurrentes, redes de detecci�n o segmentaci�n, e incluso modelos de atenci�n y modelos compuestos. Adem�s, el lector podr� descargar los c�digos fuentes que se utilizan en el libro para facilitar el aprendizaje.

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo

Visi�n artificial mediante Aprendizaje Autom�tico con Tensorflow y Pytorch

Editor

RA-MA

Fecha de publicaci�n

2023

Idioma

Espa�ol

ISBN 10

8419444820

ISBN 13

9788419444820

Encuadernaci�n

Encuadernaci�n de tapa blanda

Estado

Nuevo

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INFORMATICA

Acerca de

Sinopsis

La visi�n artificial es una de las �reas de la ingenier�a de sistemas que mayor inter�s ha adquirido en los �ltimos a�os, permitiendo resolver problemas tan diferentes como la conducci�n aut�noma, el reconocimiento facial, la detecci�n de defectos industriales o la interacci�n de robots con humanos. Por otro lado, los modelos de aprendizaje autom�tico, como las redes neuronales, son ampliamente utilizados en visi�n e inteligencia artificial.Este libro est� dirigido a estudiantes, investigadores y profesionales deseosos de profundizar en este apasionante campo. De forma pr�ctica se revisan algunos conceptos b�sicos de visi�n artificial, as� como algunos algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado, todo ello acompa�ado de numerosos modelos que permiten resolver problemas actuales. Utilizando Python con Tensorflow o Pytorch, se explica c�mo funcionan internamente y se entrenan distintos tipos de redes neuronales. De forma did�ctica, el libro gu�a al lector para que sea capaz de implementar y utilizar modelos m�s complejos, como los basados en redes siamesas, redes generativas antag�nicas, redes recurrentes, redes de detecci�n o segmentaci�n, e incluso modelos de atenci�n y modelos compuestos.Adem�s, el lector podr� descargar los c�digos fuentes que se utilizan en el libro para facilitar el aprendizaje.

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