Inteligencia Artificial con Python Cookbook: Recetas probadas para aplicar algoritmos de IA y técnicas de aprendizaje profundo utilizando TensorFlow 2.x y PyTorch

Opiniones de los lectores

El libro «Artificial Intelligence with Python Cookbook» de Ben Auffarth es una guía completa para aplicar técnicas avanzadas de aprendizaje automático a diversos problemas empresariales. Está especialmente indicado para personas con conocimientos básicos de conceptos de IA y programación en Python. El libro hace hincapié en la aplicación práctica a través de una serie de ejemplos y proyectos relevantes.

⬤ Contiene más de 20 ejemplos prácticos y proyectos relevantes para aplicaciones del mundo real.
⬤ Bien organizado para estudiantes avanzados con la posibilidad de acceder fácilmente a temas específicos.
⬤ Proporciona valiosos consejos de codificación y conocimientos sobre el uso eficiente de Jupyter Notebook y otras herramientas.
⬤ Cubre una amplia gama de temas de IA, por lo que es adecuado tanto para principiantes como para profesionales experimentados.
⬤ Ofrece un enfoque de aprendizaje práctico «hazlo y luego explícalo» con una guía paso a paso.

⬤ No es adecuado para principiantes absolutos, ya que asume un conocimiento previo de los conceptos de IA.
⬤ La lectura de principio a fin es complicada debido a la gran variedad de temas, por lo que resulta más práctico centrarse en capítulos específicos.
⬤ Algunos críticos opinan que el libro carece de interés para el lector.
⬤ Debido al formato condensado, sólo proporciona una idea de cada tema en lugar de un conocimiento en profundidad.

(basado en 7 opiniones de lectores)

Título original:

Artificial Intelligence with Python Cookbook: Proven recipes for applying AI algorithms and deep learning techniques using TensorFlow 2.x and PyTorch

Contenido del libro:

Trabaja a través de recetas prácticas para aprender a resolver problemas complejos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo utilizando Python

Características principales

⬤ Póngase en marcha con inteligencia artificial en poco tiempo utilizando recetas prácticas de resolución de problemas.

⬤ Explore las bibliotecas y herramientas populares de Python para construir soluciones de IA para imágenes, texto, sonidos e imágenes.

⬤ Implemente NLP, aprendizaje de refuerzo, aprendizaje profundo, GANs, búsqueda de árbol Monte-Carlo, y mucho más.

Descripción del libro

La inteligencia artificial (IA) desempeña un papel integral en la automatización de la resolución de problemas. Esto implica predecir y clasificar datos y entrenar agentes para ejecutar tareas con éxito. Este libro le enseñará a resolver problemas complejos con la ayuda de recetas independientes y perspicaces que van desde lo esencial hasta métodos avanzados que acaban de salir de la investigación.

Artificial Intelligence with Python Cookbook comienza mostrándote cómo configurar tu entorno Python y te lleva a través de los fundamentos de la exploración de datos. A continuación, podrá implementar técnicas de búsqueda heurística y algoritmos genéticos. Además, aplicará modelos probabilísticos, optimización de restricciones y aprendizaje por refuerzo. A medida que avance en el libro, construirá modelos de aprendizaje profundo para texto, imágenes, vídeo y audio, y luego profundizará en el sesgo algorítmico, la transferencia de estilo, la generación de música y los casos de uso de la IA en los sectores sanitario y de seguros. A lo largo del libro, aprenderá sobre una variedad de herramientas para la resolución de problemas y obtendrá los conocimientos necesarios para abordar eficazmente problemas complejos.

Al final de este libro sobre IA, tendrá las habilidades que necesita para escribir algoritmos de IA y aprendizaje automático, probarlos e implementarlos para la producción.

Lo que aprenderá

⬤ Implementar pasos de preprocesamiento de datos y optimizar hiperparámetros de modelos.

⬤ Profundizar en el aprendizaje representacional con autocodificadores adversariales.

⬤ Utilizar aprendizaje activo, recomendadores, incrustación de conocimiento y solucionadores SAT.

⬤ Familiarizarse con el modelado probabilístico con probabilidad TensorFlow.

⬤ Ejecutar la detección de objetos, la conversión de texto a voz y la generación de texto y música.

⬤ Aplicar algoritmos de enjambre, sistemas multiagente y redes de grafos.

⬤ Pasar de la prueba de concepto a la producción desplegando modelos como microservicios.

⬤ Comprender cómo utilizar la IA moderna en la práctica.

A quién va dirigido este libro

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Este libro de aprendizaje automático de IA es para desarrolladores de Python, científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático y profesionales de aprendizaje profundo que desean aprender a construir soluciones de inteligencia artificial con recetas fáciles de seguir. También encontrará este libro útil si está buscando soluciones de vanguardia para realizar diferentes tareas de aprendizaje automático en varios casos de uso. Los conocimientos básicos del lenguaje de programación Python y de los conceptos de aprendizaje automático le ayudarán a trabajar con el código de forma eficaz en este libro.