Fundamentos de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático

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Título original:

Artificial Intelligence and Machine Learning Fundamentals

Contenido del libro:

Cree aplicaciones de IA en Python y siente las bases para su carrera en la ciencia de datos Características principales Ejemplos prácticos que explican algoritmos clave de aprendizaje automático Explore las redes neuronales en detalle con ejemplos interesantes Domine los conceptos básicos de IA con actividades atractivas Descripción del libro.

El aprendizaje automático y las redes neuronales son pilares sobre los que puede construir aplicaciones inteligentes. Fundamentos de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático comienza introduciéndole en Python y discutiendo los algoritmos de búsqueda de IA. Cubrirá en profundidad temas matemáticos, como la regresión y la clasificación, ilustrados con ejemplos de Python.

A medida que avance en el libro, progresará hacia técnicas y conceptos avanzados de IA, y trabajará con conjuntos de datos reales para formar árboles de decisión y clusters. Conocerá las redes neuronales, una potente herramienta basada en la ley de Moore.

Al final de este libro, se sentirá seguro a la hora de crear sus propias aplicaciones de IA con los conocimientos recién adquiridos. Lo que aprenderá Comprender la importancia, los principios y los campos de la IA Implementar conceptos básicos de inteligencia artificial con Python Aplicar conceptos de regresión y clasificación a problemas del mundo real Realizar análisis predictivos utilizando árboles de decisión y bosques aleatorios Llevar a cabo la agrupación utilizando los algoritmos k-means y mean shift Comprender los fundamentos del aprendizaje profundo a través de ejemplos prácticos A quién va dirigido este libro.

Artificial Intelligence and Machine Learning Fundamentals está dirigido a desarrolladores de software y científicos de datos que deseen enriquecer sus proyectos con aprendizaje automático. No es necesario tener experiencia previa en IA. Sin embargo, es recomendable que tengas conocimientos de matemáticas a nivel de bachillerato y al menos un lenguaje de programación (preferiblemente Python). Tabla de Contenidos Principios de Inteligencia Artificial IA con Técnicas de Búsqueda y Juegos Regresión Clasificación Uso de Árboles para Análisis Predictivo Clustering Aprendizaje Profundo con Redes Neuronales