{"product_id":"libro-introduccin-a-deep-learning-algoritmos-arquitecturas-y-aplicaciones-prcticas-en-python","title":"Libro: Introducción a DEEP LEARNING: Algoritmos, Arquitecturas y Aplicaciones Prácticas en Python","description":"\u003ctable style=\"border-collapse:collapse;margin-bottom:16px;width:100%\"\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eFormato\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eTapa Blanda\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eNúmero de páginas\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e345\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/table\u003e\u003cp\u003eAprende deep learning con Python desde el perceptrón hasta entrenar tu propio modelo de Stable Diffusion. Un libro escrito por un profesor universitario de Inteligencia Artificial y ex-investigador del CERN, con PyTorch, Keras, Transformers, GPT, YOLO, GANs y Aprendizaje por Refuerzo explicados paso a paso. Cada capítulo incluye vídeo en YouTube y código ejecutable en Google Colab. ¿Para quién es este libro?\u003cbr\u003eEstudiantes que se inician en redes neuronales e inteligencia artificial.\u003cbr\u003eProfesionales de la programación que necesitan reciclarse en machine learning y deep learning moderno.\u003cbr\u003eProfesores que buscan material docente listo (teoría + prácticas) en español.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003eQué vas a aprender (5 partes, 1 recorrido completo)\u003cbr\u003eParte 1 — Redes Clásicas: perceptrones, regresión y clasificación con Keras.\u003cbr\u003eParte 2 — Visión por Computador: redes convolucionales (CNN), segmentación con UNET y detección de objetos con YOLO.\u003cbr\u003eParte 3 — Transformers y Large Language Models: mecanismo de atención, GPT y CLIP.\u003cbr\u003eParte 4 — Modelos Generativos: GANs, modelos de difusión y Stable Diffusion.\u003cbr\u003eParte 5 — Aprendizaje por Refuerzo: Deep Q-Networks (DQN) y Policy Gradient (PPO).\u003cbr\u003e\u003cbr\u003eQué incluye además del libro\u003cbr\u003eVídeo explicativo en YouTube por cada capítulo.\u003cbr\u003eCuaderno interactivo en Google Colab con el código fuente listo para ejecutar.\u003cbr\u003eMaterial adecuado para autoestudio y para uso académico.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003ePor qué este libro y no otro\u003cbr\u003eLa mayoría de libros clásicos de deep learning en español terminan antes de los Transformers y de la IA generativa. Este libro hace el recorrido completo del deep learning moderno, en español, con código ejecutable y vídeo. No es un manual teórico ni un tutorial suelto: es el camino integrado, didáctico y verificado en aula universitaria. Sobre el autor\u003cbr\u003eHernán Díaz Rodríguez es profesor del Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad de Oviedo, donde se doctoró. Ingeniero en Informática y MBA por Open University (Reino Unido). Cuenta con más de 20 años de experiencia en proyectos de tecnología avanzada en los sectores público y privado, incluyendo 5 años de trabajo en el CERN, el mayor laboratorio científico del mundo.\u003c\/p\u003e","brand":"Independently published","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":59751670480977,"sku":"B0G1HG2CY6","price":90000.0,"currency_code":"CLP","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0669\/6455\/3809\/files\/61YA2wgHMaL.jpg?v=1783314062","url":"https:\/\/provetodo.cl\/es-cl\/products\/libro-introduccin-a-deep-learning-algoritmos-arquitecturas-y-aplicaciones-prcticas-en-python","provider":"Provetodo ","version":"1.0","type":"link"}