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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: 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.

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 Aplicaciones prácticas

Autor: Jorge Santiago Nolasco Valenzuela

Número de Páginas: 518

Python. Aplicaciones prácticas es un libro para entusiastas de la programación, estudiantes y profesionales en el mundo Python, los capítulos inician con prácticas sencillas que aumentan de complejidad gradualmente y está desarrollado en el lenguaje de programación Python. Python está escrito en el lenguaje C, por lo que se puede extender a través de su api en C o C++ y escribir nuevos tipos de datos, funciones, etc. En la actualidad hay dos vertientes la versión 2.x y 3.x, al final llegara el momento que se integraran estas dos versiones, es recomendable utilizar la última versión estable 3.x. Algunas de las características más importantes es que Python es multiparadigma: Programación estructurada, Programación Orientada a Objetos y Programación Funcional. El objetivo de este libro es brindar al lector los fundamentos para introducir o reforzar conocimientos en temas como: Kivy, Django, Juegos Pygame, Introducción Arduino con Python, Matemática Científica -Scipy Inteligencia Artificial, Procesamiento de Imágenes, Forense,Blockchain. El libro contiene material adicional que podrá descargar accediendo a la ficha del libro en www.ra-ma.es. Este material incluye...

Aprendizaje Profundo

Autor: Sebastian Dark

Número de Páginas: 122

¿Sientes curiosidad por descubrir la tecnología revolucionaria que está configurando nuestro futuro y cambiando el mundo actual? El aprendizaje profundo es una parte del campo de la informática y un subconjunto del aprendizaje automático que implica que los sistemas informáticos puedan "aprender" sin supervisión con datos que no están etiquetados ni estructurados. En 2017, AlphaGo, que es una IA desarrollada por Google DeepMind y comenzó solo conociendo las reglas del juego, finalmente pudo entrenarse a sí mismo y vencer a Ke Jie, el jugador número 1 del mundo en ese momento. Si bien esto puede no parecer tan impresionante al principio, es importante comprender que Go es un juego muy complejo que muchos programadores no pudieron superar con la IA en el pasado. Aunque Go es un ejemplo interesante, las posibilidades de utilizar el aprendizaje automático son ilimitadas. Desde el comercio minorista a la medicina y a las finanzas, el aprendizaje automático tiene la capacidad de cambiar cada industria con la que entra en contacto. De hecho, esta revolución ya ha comenzado y solo seguirá creciendo. Según statista.com, la industria de la inteligencia artificial crecerá...

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.

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...

BIG DATA - Técnicas, herramientas y aplicaciones

Autor: María PÉrez MarquÉs

En la era de grandes conjuntos de datos, procedentes de diversos orígenes, en formatos variados y con una necesidad de procesamiento y análisis rápido y efectivo, las técnicas de Big Data persiguen complementar el manejo ordenado de estos volúmenes, con las técnicas de análisis de la información más avanzadas y efectivas para extraer de modo óptimo el conocimiento contenido en los datos. Las herramientas de Big Data se basan en el paquete de código abierto llamado Hadoop para el análisis masivo de datos, que forma parte de prácticamente todo el software de Big Data. Por ejemplo, SAS incorpora Hadoop en sus aplicaciones (SAS Base, SAS Data Integration, SAS Visual Analytics, SAS Visual Statistics, etc.). IBM trabaja con Hadoop en su plataforma IBM InfoSphere BigInsights. Microsoft incluye Hadoop en su plataforma Windows Azure, SQL Server 2014, HDInsight y Polybase. Oracle incluye Hadoop en Oracle Big Data Appliance, Oracle Big Data Connectors y Oracle Loader for Hadoop. Se describen y analizan estas herramientas de Big Data que implementan SAS, IBM, Microsoft y Oracle, para extraer el conocimiento contenido en los datos. Ventajas: · Los principales comandos Conozca: · ...

Big Intelligence

Autor: Antonio Miranda Raya

Número de Páginas: 252

En las disciplinas de Dirección de Programas (en inglés “Program Management”) y Dirección de Proyectos se denomina Programa al conjunto de proyectos interrelacio- nados que son gestionados de forma coordinada con el objetivo de obtener Beneficios no alcanzables si se gestionan de forma individual. Estos Beneficios proporcionan un conjunto de Nuevas capacidades en la Organización en la que se implantan. Se postula que las grandes empresas de Internet han creado un Nuevo Mercado cuyos productos y servicios son el fundamento de un término paraguas que llamamos Big Data, que le da nuevas alas a las actividades y procesos que suelen englobarse en los conceptos de Vigilancia Estratégica e Inteligencia Competitiva. A esa fusión de Big Data aplicado a la Vigilancia Estratégica e Inteligencia Competitiva lo hemos venido a llamar en este libro “Big Intelligence”. Estas cuatro ideas fuerza “Big Intelligence”, “Nuevas Capacidades”, “Big Data” y “Vigilancia e Inteligencia Competitiva” le dan nombre a este libro. La puesta en marcha de Programas Big Data de Vigilancia e Inteligencia Competitiva en las Empresas e Instituciones les proporcionarán Nuevas Capacidades que hasta...

Algoritmos y estructuras de datos

Autor: Luis Joyanes Aguilar , Ignacio Zahonero Martínez , Ignacio Zahonero

Número de Páginas: 655

En esta obra se muestran muchas técnicas de representación de datos. El contexto de las mismas de engloba en los siguientes principios: 1. Cada estructura de datos tiene sus costes y sus beneficios. Los programadotes y diseñadores necesitan una comprensión rigurosa y completa de cómo evaluar los costes y beneficios para adaptarse a los nuevos retos que afronta la construcción de la aplicación. Estas propiedades requieren un conocimiento o comprensión de los principios de análisis de algoritmos y también una consideración práctica de los efectos significativos del medio físico empleado. 2. Los temas relativos a costes y beneficios se consideran dentro del concepto de elemento de compensación. 3. Esta edición, fundamentalmente, describe estructuras de datos, métodos de organización de grandes cantidades de datos y algoritmos, junto con el análisis de los mismos, en esencia, estimación del tiempo de ejecución de algoritmos. 4. Los datos estructurados siguen a las necesidades. Los estudiantes deben aprender a evaluar primero las necesidades de aplicación, a continuación, encontrar una estructura de datos en correspondencia con sus funcionalidades. 5. El método...

Armas de destrucción matemática

Autor: Cathy O'neil

Número de Páginas: 280

Vivimos en la edad del algoritmo. Las decisiones que afectan a nuestras vidas no están hechas por humanos, sino por modelos matemáticos. En teoría, esto debería conducir a una mayor equidad: todos son juzgados de acuerdo con las mismas reglas, sin sesgo. Pero en realidad, ocurre exactamente lo contrario. Los modelos que se utilizan en la actualidad son opacos, no regulados e incontestables, incluso cuando están equivocados. Esto deriva en un refuerzo de la discriminación: si un estudiante pobre no puede obtener un préstamo porque un modelo de préstamo lo considera demasiado arriesgado (en virtud de su código postal), quedará excluido del tipo de educación que podría sacarlo de la pobreza, produciéndose una espiral viciosa. Los modelos apuntalan a los afortunados y castigan a los oprimidos: bienvenido al lado oscuro del big data. O'Neil expone los modelos que dan forma a nuestro futuro, como individuos y como sociedad. Estas "armas de destrucción matemática" califican a maestros y estudiantes, ordenan currículos, conceden (o niegan) préstamos, evalúan a los trabajadores, se dirigen a los votantes, fijan la libertad condicional y monitorean nuestra salud.

Las Redes Neuronales Artificiales

Autor: Raquel Flórez López , José Miguel Fernández Fernández

Número de Páginas: 156

Los modelos de procesamiento inspirados en la naturaleza permiten tratar con información masiva, redundante e imprecisa, superando muchas limitaciones de las técnicas estadísticas tradicionales. Entre estos modelos destacan las redes neuronales artificiales, que emulan algunas de las características del cerebro y aprenden a resolver problemas a partir de ejemplos, lo que evita formalizar el conocimiento y facilita la resolución de problemas complejos, como la segmentación de clientes, el diagnóstico de insolvencias o la predicción de series temporales. Este libro introduce al lector en el estudio de los modelos de redes neuronales artificiales más exitosos. El análisis de su arquitectura, estimación, interpretación y evaluación constituye una aportación de particular utilidad para los investigadores y profesionales que deseen implementar en la práctica sus propias redes. El texto incluye, además, una aplicación real de diversos modelos neuronales y su comparación con técnicas estadísticas, que permite comprender la utilidad de este enfoque y sus aplicaciones prácticas.

Inteligencia artificial

Autor: Stuart J. Russell , Peter Norvig

Número de Páginas: 979

Ofrece un panorama integrado y coherente de la IA.

Algoritmos y Programacion

Autor: Cristina Pérez Berro

Número de Páginas: 474

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...

Guía didáctica sobre los MOOC

Autor: Esteban Vázquez-cano , Eloy López-meneses , Juan M. Méndez-rey , Cristobal Suárez-guerrero , Pedro Román-graván , José Gómez-galán , Francisco I. Revuelta-domínguez , María J. Fernández-sánchez , Antonio Hilario Martín-padilla

Número de Páginas: 110

Con este breve manuscrito a modo de guía didáctica se pretende esbozar con tenues pinceladas las tendencias actuales emergentes sobre la filosofía MOOCs adoptadas por prestigiosas Universidades (Harvard, Berkeley, Stanford, Toronto, Utah, Mit, UNED, UNIA...). Tradicionalmente, la Enseñanza Universitaria se ha fundamentado en un modelo metodológico centrado en el docente, con énfasis en la transmisión de contenidos y su reproducción por los alumnos, la lección magistral y el trabajo individual. Enseñar a través de las TIC, demanda una serie de cambios que generan una ruptura de este modelo, al mismo tiempo que suponen un avance hacia la calidad de la Educación Universitaria. (Aguaded, López Meneses y Alonso, 2010 a y b). Hoy en día, tras la expansión de las universidades en línea hemos vivido la proliferación de los OpenCourseWare, repositorios de contenido académico institucional a los que universidades prestigiosas como el MIT se han sumado con gran iniciativa. El contenido docente que se imparte en la educación formal ya no es privativo ni de acceso único por el estudiante matriculado. Cualquier persona puede aprender Historia Americana con el mismo material...

Comenzando con Python

Autor: Walter Leonardo López Pascual

Número de Páginas: 129

Un inicio desde cero y hasta donde quieras llegar. 100% en Español.

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.

Inteligencia artificial

Autor: Lasse Rouhiainen

Número de Páginas: 611

La inteligencia artificial nos ayuda a hacer casi todo más barato, más rápido, más efectivo y cambiará profundamente sectores como el de la conducción, los viajes, la salud, educación, comercio, agricultura, finanzas, ventas y el marketing. De hecho, la inteligencia artificial cambiará drásticamente nuestra sociedad de forma global. Este libro incluye fascinantes e interesantes temas relacionados con la inteligencia artificial y también nos da acceso a un gran número de recursos, ideas y consejos que ayudarán a entender cómo la inteligencia artificial va a cambiar nuestra vida.

Programación de robots industriales

Autor: Hilario López García , Rafael González Librán

Número de Páginas: 298

Google Analytics 4. Mide y vencerás

Autor: Iñaki Gorostiza Esquerdeiro , Asier Barainca Fontao

Número de Páginas: 509

La versión de Google Analytics que cambió el mundo del marketing y de la analítica digital ha muerto, y los profesionales y las empresas que quieran seguir midiendo tienen que estar preparados para el gran cambio. Google Analytics 4. Mide y vencerás es la continuación del libro más vendido de analítica digital sobre Google Analytics. Este texto se aparta del manual al uso para acompañar al lector en un viaje por los senderos del dato. A través de múltiples ejemplos y casos prácticos, se presentan los diferentes informes y funcionalidades de Google Analytics 4. Este es un volumen para aprender y disfrutar del buen medir, concebido tanto para quienes comienzan a dar sus primeros pasos con Google Analytics como para el profesional que trabaja a diario con la herramienta y necesita sacarle el máximo rendimiento. Actualizado con todas las novedades de Google Analytics 4, el presente libro resume la experiencia de sus dos autores durante los últimos 15 años. Una vida en torno a la analítica digital, con sus éxitos y fracasos.

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 ...

La expansión del conocimiento en abierto : los MOOC

Autor: Eloy López Meneses , Esteban Vázquez Cano , José Luis Sarasola Sánchez-serrano

Número de Páginas: 120

Python para Principiantes

Autor: Eugenia Bahit

Número de Páginas: 188

En Python para principiantes, edición 2020 la autora recorre el lenguaje desde su concepción hasta su aplicación en disciplinas tan variadas como la administración de sistemas GNU/Linux, la ciencia de datos, la probabilidad y estadística, el desarrollo de aplicaciones Web, las bases de datos y la programación orientada a objetos. Un libro destinado tanto a estudiantes de programación como a profesionales de diversas disciplinas científicas.

Matemáticas para ingeniería

Autor: Diego Arévalo Ovalle

Número de Páginas: 0

Procesamiento de series de tiempo

Autor: F. Alejandro Nava P.

Número de Páginas: 349

Esta obra es una introducción a los fundamentos teóricos y prácticos que permitirán entender al investigador científico entender y aplicar las distintas técnicas de procesamiento de series de tiempo a partir de las cuales llevar a cabo los estudios de su especialización. Si bien los ejemplos presentados están orientados a la geofísica, y en particular a la sismología, éstos son útiles para todas las ramas de las ciencias y las ingenierías. Luego introducir al estudiante en el concepto y las particularidades de las series de tiempo, el autor expone las relaciones de correlación y convolución, el análisis espectral de Fourier, las funciones especiales, el muestreo, las transformadas y, finalmente, los filtros digitales.

Inteligencia artificial para programadores con prisa

Autor: Marco Antonio Aceves Fernández

Número de Páginas: 350

El área de inteligencia artificial (AI) es muy amplia y está teniendo en los últimos años un crecimiento exponencial. Sin embargo, parte de las razones por las cuales se realiza este libro en específico se debe a que habiendo tantos métodos, algoritmos, problemas y aplicaciones pueden ser abordados desde muchas perspectivas. Así mismo, se muestran de manera sencilla algunas prácticas abordándolas paso a paso y utilizando uno de los lenguajes de programación más usados en la actualidad: Python 3.x

Inteligencia artificial

Autor: Neil Wilkins

Número de Páginas: 118

Este libro lo abarca todo, desde el aprendizaje autom�tico hasta la rob�tica y el Internet de las cosas. Usted puede usarlo como una gu�a �til cuando se encuentre con titulares de noticias que hablan de un nuevo avance en la inteligencia artificial por parte de Google o Facebook.

Competencias, calidad y educación superior

Autor: Sergio Tobón Tobón

Número de Páginas: 211

Esta obra está dirigida a directivos, docentes, expertos, investigadores, egresados y estudiantes de universidades. Haciendo un análisis general de la formación basada en competencias, se propone una serie de lineamientos generales para implementar este enfoque en la educación superior desde el marco de la calidad. Para ello se proponen un conjunto de actividades a llevar a cabo, teniendo en cuenta el macro currículo (planeación del diseño curricular, capacitación y estudio del contexto), el meso currículo (perfil profesional de egreso y malla curricular) y el micro currículo (construcción de módulos de formación). De esta manera, se espera que los lectores tengan los elementos básicos para pensar la calidad en la educación superior en el marco de la docencia y el aprendizaje por competencias. Tiene como propósito general brindar una visión en conjunto del proceso de diseño curricular por competencias teniendo en cuenta la gestión de calidad del aprendizaje. Aborda temas tales como: La calidad educativa en un mundo globalizado, la gestión de la calidad en al educación superior, las bases conceptuales del enfoque de competencias, las fases del diseño...

Guía de iniciación al trading cuantitativo

Autor: Martí Castany Aparicio

Número de Páginas: 266

El trading cuantitativo es una modalidad de inversión basada en el análisis estadístico de variables numéricas (cuantitativas) para crear estrategias de trading sistemáticas que generen beneficios de manera consistente a lo largo del tiempo. ¿Te gustaría ser capaz de gestionar tu propio capital y desarrollar tus estrategias, pero no sabes de qué manera abordarlo correctamente? ¿Estás dispuesto a dedicarle tiempo y esfuerzo, a tener paciencia y a comprometerte con el objetivo de generar riqueza a largo plazo? Si tus respuestas son afirmativas, en este libro aprenderás cómo hacerlo de forma ordenada, coherente y con altas probabilidades de éxito. Esta guía te presenta una metodología robusta y sistemática que podrás poner en práctica por tu propia cuenta en un corto periodo de tiempo, con ejemplos reales de estrategias y procesos diseccionados paso a paso. Verás cómo utilizar el método científico para plantear y verificar las hipótesis de inversión, aprenderás cómo realizar los análisis de robustez de las estrategias, entenderás la importancia de aplicar una gestión estricta del riesgo y desarrollarás la psicología adecuada para enfrentarte a la...

Introducción a la econometría. Un enfoque moderno

Autor: Wooldridge, Jeffrey m.

Número de Páginas: 996

Introducir a la econometria desde la perspectiva de los usuarios profesionales, simplifica la ensenanza de esta asignatura, ademas de hacerla mucho mas interesante a los alumnos. Por ello, en esta segunda edicion, se mantiene el enfasis sobre la aplicacion de la econometria a problemas del mundo real. Cada metodo econometrico se motiva con una cuestion especifica a la que los investigadores que analizan datos no experimentales tienen que enfrentarse. La caracteristica que diferencia mas claramente este manual de otros es la separacion de los temas en funcion del tipo de datos que se analizan. En este manual se le da especial importancia a la comprension e interpretacion de los supuestos teniendo presentes aplicaciones empiricas reales: el dominio de matematicas que se requiere no va mas alla de los conocimientos de algebra que adquirimos en la universidad y de nociones basicas de probabilidad y estadistica

MF0494_3 Programación en Lenguajes Estructurados.

Autor: Juan Carlos Moreno Pérez

Número de Páginas: 158

La presente obra está dirigida a los estudiantes del certificado de profesionalidad Programación en Lenguajes Estructurados de Aplicaciones de Gestión, en concreto al módulo formativo Programación en lenguajes estructurados y a toda aquella persona que quiera aprender a programar de forma estructurada con Java. Los contenidos incluidos en este libro abarcan conceptos muy interesantes como la programación estructurada, las estructuras de datos estáticas y dinámicas, el diseño e implementación de interfaces de usuario, las pruebas del software, la documentación de los programas y sistemas, el acceso a bases de datos, etc. Los capítulos incluyen notas, esquemas y ejemplos, con el propósito de facilitar la asimilación de los conocimientos tratados. Cuando termine de estudiar esta obra estará capacitado para empezar a desarrollar programas en Java, que es uno de los lenguajes con más futuro en la actualidad.

Superpotencias de la inteligencia artificial

Autor: Kai-fu Lee

Número de Páginas: 408

Los grandes avances teóricos en inteligencia artificial han producido prácticas aplicaciones que están a punto de cambiar nuestra vida. Ya impulsa muchos de nuestros sitios web favoritos pero en los próximos años también conducirá nuestros coches, gestionará nuestras carteras, fabricará gran parte de lo que compramos y sus consecuencias podrían dejarnos sin trabajo. En los últimos años China se ha convertido en una verdadera superpotencia de la IA y el único verdadero contrapeso nacional a Estados Unidos en esta tecnología emergente. Por ello, la forma en que estos dos países decidan competir y cooperar podría llegar a tener consecuencias dramáticas para la economía y la gobernabilidad mundial. En este libro, Kai-Fu Lee, uno de los expertos más respetados en China en inteligencia artificial, les pide a ambos países que acepten la gran responsabilidad que conlleva un poder tecnológico tan significativo y nos advierte que, debido a estos progresos sin precedentes, tendrán lugar grandes cambios mucho antes de lo que todos pensábamos. La mayoría de los expertos ya dicen que la IA tendrá efectos devastadores para los trabajos manuales, pero Lee predice que los...

Evolución y retos de la educación virtual

Autor: Begoña Gros Salvat

Número de Páginas: 185

Las autoras y autores de este libro ofrecen una descripción de la evolución general del e-learning apuntando los elementos clave hacia los que debe ir evolucionando. Parten de la experiencia y la práctica contrastada con las investigaciones sobre el tema. A lo largo de los distintos capítulos nos muestran cómo vive un estudiante virtual, su papel y la manera en que plantea y organiza sus actividades; nos acercan al profesorado analizando su rol en el diseño de la formación y la comunicación con los estudiantes; hablan de la colaboración, analizando cómo diseñar actividades colaborativas y señalando sus ventajas y límites; describen los diferentes recursos de aprendizaje que podemos disponer en el diseño de los cursos y, por último, acompañan nuestra mirada hacia el futuro próximo analizando las tendencias y los retos a los que debemos hacer frente para construir el e-learning del siglo XXI.

Manual de lenguajes documentales

Autor: Blanca Gil Urdiciain

Número de Páginas: 280

La presente obra reúne los conceptos relativos a los lenguajes documentales, sistemas lingüísticos que permiten la organización del conocimiento. Los siete capítulos que la componen abordan el estudio de la naturaleza y aplicación de los distintos tipos de lenguajes listas de encabezamientos de materia, sistemas de clasificación y tesauros en las tareas de análisis y recuperación de información. Para facilitar el estudio de estos temas, el manual incluye, además de referencias bibliográficas, cuestionarios de autoevaluación, con sus soluciones, y un amplio glosario. El libro está destinado al lector interesado en las técnicas documentales y, de forma particular, tanto a opositores como a alumnos de las escuelas y facultades de biblioteconomía y documentación.

Aprende Python en un Fin de Semana

Autor: Sheila Córcoles Córcoles , Alfredo Moreno Muñoz

Número de Páginas: 174

APRENDE PYTHON DE LA FORMA MÁS RÁPIDA Y SENCILLA Aprende Python en un fin de semana te ofrece un método de aprendizaje que te permitirá aprender Python en un corto periodo de tiempo, ¡concretamente en un fin de semana! Nuestra experiencia nos ha demostrado que la mejor forma de aprender es hacerlo a la vez que te entretienes y con una metodología que te vaya enseñando progresivamente todos los conceptos que necesitas saber. En la primera parte del libro encontrarás una explicación del lenguaje de programación junto con una introducción al entorno de programación. En la segunda parte del libro encontrarás un total de 100 ejercicios de dificultad progresiva en los que, además de guiarte paso a paso, se explican todos los conceptos teóricos de programación que necesitas conocer para poder llevarlos a cabo. ¡El libro contiene material descargable! ÍNDICE 1.- Introducción 2.- ¿Qué necesito para empezar? 3.- Proceso de aprendizaje 4.- Python 5.- Entorno de desarrollo 6.- Manejo de mensajes por pantalla 7.- Utilización de tipos de datos básicos 8.- Control del flujo de un programa 9.- Bucles 10.- Proyecto 1 11.- Funciones 12.- Proyecto 2 13.- Programación...

Python para Principiantes

Autor: Programming Languages Academy

Número de Páginas: 236

¿Te gustaría empezar a programar con Python desde cero? ¡Esta es la forma más fácil de encontrarlo! ¿A qué esperas? ¡Sigue leyendo! Esta caja incluye: Programación Python para principiantes: La guía definitiva para principiantes para aprender los fundamentos de Python en un gran curso intensivo lleno de nociones, consejos y trucos. ¿Siempre has querido aprender a programar? ¿Alguna vez pensaste que era demasiado difícil? ¿O pensaste que no tenías suficientes habilidades necesarias? Si es así, sigue leyendo... La PROGRAMMING LANGUAGES ACADEMY ha creado un camino de aprendizaje específico al alcance de cualquiera que quiera empezar a programar sin tener las habilidades apropiadas. Lo que encontrarás en este libro es un verdadero camino paso a paso que te llevará de 0 a 100 en pocos días!!! Una vez que empieces a leer, apreciarás una guía simple, clara y esencial. Los capítulos son cortos y te darán nueva información gradualmente para que no te sientas abrumado por demasiadas nociones en total. Las ilustraciones, los ejemplos y las guías paso a paso de cada capítulo le permiten no cometer errores pero, sobre todo, no confundir. Ya no tienes que perder...

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