Libros Inteligencia artificial, página 7 de 23

Esta publicación reeditada por Editum presenta un panorama razonado del género más representativo del siglo XVI, el del diálogo humanístico, con más de cien autores cuyas obras vienen recogidas en un catalogo detallado. La argumentacion se funda en un gran numero de citas que arrojan viva luz sobre el sentir del quinientos y sobre la literatura aurea, a la que sirven de telon de fondo.

Te imaginas transformar tu vida financiera con la ayuda de la inteligencia artificial? Millonario con ChatGPT de Neil Dagger te muestra cómo hacerlo posible. Este libro es una guía práctica para liberar el potencial de ChatGPT, una herramienta revolucionaria que ya ha alcanzado un millon de usuarios en solo cinco dias. Desde automatizar tareas tediosas hasta crear nuevas fuentes de ingresos, ChatGPT puede ser tu aliado en el camino hacia el exito financiero. Descubre como ChatGPT puede ayudarte a generar clientes potenciales, aumentar tu visibilidad en linea y crear relaciones duraderas con tus clientes. Aprende a utilizarlo para identificar oportunidades de negocio y desarrollar productos innovadores que te permitan diversificar tus ingresos. Ya seas empresario, autonomo, vendedor digital o creador de contenidos, este libro te proporcionara las estrategias necesarias para maximizar tu productividad y tus ganancias. Con Millonario con ChatGPT, no solo obtendras conocimientos sobre como utilizar esta poderosa herramien-ta, sino tambien recursos adicionales para que puedas poner en practica todo lo aprendido de manera efectiva. No esperes mas para comenzar tu viaje hacia la independencia financiera. ¡Haz que ChatGPT trabaje para ti y transforma tu vida!

Este libro proporciona una guía para estudiantes de licenciatura y carreras técnicas en el estado del arte de algunas de las disciplinas que se tratan en el contenido. La obra está dividida en tres partes. En la primera, se tratan algunos sensores fisicos y quimicos; se hace una descripcion de los sensores ultrasonicos; sus aplicaciones, condiciones de su modelado y las bases fisicas que norman su operacion practica, sensores de temperatura, sensores opticos, sensores de imagenes, sistemas Microelectromecanicos (MEMs) y sensores magneticos. De los sensores quimicos se hace una descripcion detallada de los sensores quimicos amperometricos y potenciometricos y se describe de maner amplia el estado del arte de los biosensores. La segunda parte trata sobre la tematica de la Inteligencia Artificial, se proporcionan bases del procesamiento y acondicionamiento de señales, su analisis en el dominio de la frecuencia, el uso de la tecnica wavelets en la supresion de ruido, las redes neuronales en la mineria de datos, los algoritmos geneticos y la tecnica de maquinas de vectores soporte para clasificacion. En la tercera parte del libro se describen algunas experiencias de aplicacion utilizando algunos de los sensores descritos con la inteligencia artificial.

Desde mEDium hemos pedido a la Inteligencia Artificial: «escribe un artículo editorial, con citas literarias, sobre el terremoto de valores ante una nueva época. Después del Covid, la guerra, la cris

La medición cuenta con una larga tradición y constituye una disciplina fundamental en cualquier ingeniería, y la Ingeniería del Software no debe ser una excepción, si bien hay que tener siempre presente las peculiaridades que diferencian al software de otros productos. La medición software es una disciplina joven, y ello ha influido notablemente en que la Ingeniería del Software no haya alcanzado aún el grado de madurez que tienen otras ingenierías. Sin embargo, en la actualidad pocos dudan de la importancia de la medición para conseguir incrementar la calidad y la productividad en el desarrollo y mantenimiento del software. La necesidad y motivación por medir se ha incrementado notablemente con la preocupación de las organizaciones por alcanzar mayores niveles de madurez y las consiguientes certificaciones basadas en modelos y normas como ISO 9000, ISO 15504 o CMMI. En efecto, para poder asegurar que un proceso presenta un determinado grado de calidad y mejorarlo es necesario aplicar los correspondientes indicadores. Además, la medición del software nos permite controlar qué es lo que ocurre en los proyectos y predecir su esfuerzo y duración; así como mejorar los productos software. Colaboran en el libro varios autores, entre los que se encuentran profesores de universidad y profesionales de reconocido prestigio en el mundo de medición de software, lo que aporta un gran valor añadido a la obra al ofrecer perspectivas y experiencias muy variadas sobre prácticamente todos los aspectos relacionados con este tema. Así, esta obra presenta de forma clara y precisa los conceptos fundamentales sobre la medición de software, ofrece un tratamiento sistemático de los principales estándares y métodos de medición internacionales, resume las principales métricas (útiles y válidas) existentes en la actualidad, expone en profundidad las principales técnicas de estimación de software, presenta cuestiones relacionadas con el control estadístico de procesos, y da a conocer los aspectos organizativos y tecnológicos asociados a la implantación de programas de medición y su relación con l

¿Estamos preparados para el mundo que viene? La tecnología está cambiándolo todo; transforma la esencia misma de cómo vivimos, trabajamos y nos relacionamos. “Me robaron el futuro” no ofrece respuest

Master advanced techniques and algorithms for deep learning with PyTorch using real-world examplesKey FeaturesUnderstand how to use PyTorch 1.x to build advanced neural network modelsLearn to perform a wide range of tasks by implementing deep learning algorithms and techniquesGain expertise in domains such as computer vision, NLP, Deep RL, Explainable AI, and much moreBook DescriptionDeep learning is driving the AI revolution, and PyTorch is making it easier than ever before for anyone to build deep learning applications. This PyTorch book will help you uncover expert techniques to get the most out of your data and build complex neural network models.The book starts with a quick overview of PyTorch and explores using convolutional neural network (CNN) architectures for image classification. You'll then work with recurrent neural network (RNN) architectures and transformers for sentiment analysis. As you advance, you'll apply deep learning across different domains, such as music, text, and image generation using generative models and explore the world of generative adversarial networks (GANs). You'll not only build and train your own deep reinforcement learning models in PyTorch but also deploy PyTorch models to production using expert tips and techniques. Finally, you'll get to grips with training large models efficiently in a distributed manner, searching neural architectures effectively with AutoML, and rapidly prototyping models using PyTorch and fast.ai.By the end of this PyTorch book, you'll be able to perform complex deep learning tasks using PyTorch to build smart artificial intelligence models.

Igual que pasó con el ajedrez, ¿llegará el día en que una máquina supere a un escritor humano? ¿Qué papel va a jugar la inteligencia artificial en el desarrollo de la literatura en los próximos años? ¿Como se sentiria un escritor al ver que ha sido reemplazado por una maquina y que su trabajo ya no es necesario? ¿Surgira como profesion la de experto en el manejo de la IA para la creacion literaria? ¿Hasta que punto las obras de este serian suyas? ¿Donde quedan los derechos de autor en el contexto de la inteligencia artificial?¿Que calidad literaria tienen los textos producidos ahora mismo por la IA? ¿Son comparables a los escritos por personas? ¿Ganara alguna vez una IA el premio Nobel? ¿Como afectara la IA a la riqueza y precision del lenguaje y, por tanto, a su potencial literario?De manera amena y divulgativa, este libro trata de responder algunas de estas preguntas o, al menos, de plantear un interesante debate al respecto, a traves de ejemplos y contribuciones de expertos en la materia y de reconocidos escritores.Incluye textos de Paula Martinez Gallardo, psicologa; Mercedes Moran Ruiz, abogada en el Centro Español de Derechos Reprograficos (CEDRO); Maria Angeles Naval, catedratica de Literatura Española en el Departamento de Linguistica y Literaturas Hispanicas de la Un

Primero fueron el Golem, los relojes mecánicos, los autómatas.. Luego, el ordenador aplicado a las áreas más diversas Hoy vivimos rodeados de sistemas expertos que piensan por nosotros y hasta actúan en nuestro lugar. Maquinas que hablan, que realizan diagnosticos, que colaboran entre si, que se reproducen; maquinas capaces de percibir y hasta de conmoverse por un pajarillo herido...

¿Conoces la regulación europea sobre IA? ¿Trabajas con IA y estás empezando a implementar principios éticos? ¿Tomas decisiones de negocio con IA y entiendes sus implicaciones éticas? ¿Desarrollas IA y quieres entender los conceptos fundamentales de etica? Este es tu libro.El uso de aplicaciones y sistemas de inteligencia artificial (IA) se extiende a todos los sectores y actividades. Por ello se hace necesario comprender los conceptos fundamentales y los nuevos retos con relacion a la dimension etica de la IA.En este manual, partiendo de una introduccion al contexto actual, se presentan los principios generales propuestos por diferentes organismos internacionales, y se propone una etica de inteligencia artificial, en la que se abordan, de una manera resumida y practica, cuatro principios fundamentales: responsabilidad, privacidad, equidad y explicabilidad. El texto persigue ofrecer al lector un manual de comprension y consulta con ejemplos, herramientas y referencias.El libro esta dirigido tanto a estudiantes de grado y posgrado como a profesionales de areas relacionadas con la IA, con perfiles tecnicos y no tecnicos, que aborden proyectos relacionados con ingenieria informatica, ciencia de datos, analitica de datos, machine learning, transformacion digital, desarrollo de aplicaciones y algoritmos o marketing digital. En definitiva, todas las areas de negocio en las que esta presente actualmente la IA.La etica es una dimension ineludible a cualquier actividad profesional, y este manual pretende dotar de los conocimientos y capacidades de comprension necesarias para las personas que en su dia a dia trabajan con inteligencia artificial.

"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 A

Examine the latest technological advancements in building a scalable machine-learning model with big data using R. This second edition shows you how to work with a machine-learning algorithm and use it to build a ML model from raw data. You will see how to use R programming with TensorFlow, thus avoiding the effort of learning Python if you are only comfortable with R.As in the first edition, the authors have kept the fine balance of theory and application of machine learning through various real-world use-cases which gives you a comprehensive collection of topics in machine learning. New chapters in this edition cover time series models and deep learning.

«Los ordenadores de hoy son máquinas frías y lógicas. En este importante libro, Rosalind Picard nos presenta una imagen atractiva no sólo de cómo las máquinas pueden llegar a tener emociones, sino por qué es absolutamente necesario que las tengan. Las emociones no sólo son para los animales y las personas.» Donald A. Norman, Hewlett-Packard, profesor emérito de la Ciencia de la Cognición en la Universidad de California, San Diego, autor de Things That Make Us Smart: Defending Human Attributes in the Age of the Machine.«El campo de la inteligencia artificial ha ignorado durante mucho tiempo la importancia de las emociones en la vida mental de sus máquinas pensantes. Los ordenadores emocionales cuenta con la ciencia del cerebro, la psicología, la ingeniería y otras varias especialidades para demostrar cómo la inclusión de las emociones hace que sean menos artificiales las funciones ‘mentales’ de las máquinas. Los ordenadores emocionales señala el futuro de la inteligencia Artificial.» Joseph E. LeDoux. profesor de Ciencia Henry Luch and Moses en el Centro de Ciencia neural, Universidad de Nueva York, autor de The Emotional Brain.«Rosalind Picard defiende de modo atractivo la construcción de ordenadores que reconozcan las emociones y compartan con nosotros un vocabulario emocional, con el fin de conseguir una relación más afectiva, natural y entretenida entre las personas y las máquinas. Ha sabido escoger entre las múltiples investigaciones que se han llevado a cabo sobre las emociones, y las ha combinado con un estudio sobre la tecnología más reciente para presentar evidencias convincentes de que los ordenadores emocionales serán una realidad en un futuro no muy lejano. Un día, y a causa de las ideas que en este innovador libro se presentan, tendrás una relación muy diferente de la que actualmente tienes con tu ordenador.» Peter E. Hart, Chairman y Presidente, Ricoh Silicon Valley, Inc.«Que los ordenadores tengan la capacidad de reconocer, expresar y tener emociones es el siguiente paso para la informática ubicua. La profesora Picard ha hecho un magnífico trabajo con su definición de los ordenadores emo

Septimo volumen de la colección 'Govern Obert', que pretende dar una visión coral sobre la necesidad de incluir la perspectiva de genero en la apertura de datos y el uso de la inteligencia artificial. Ofrece una serie de entrevistas a diez mujeres que son punteras en esta materia desde diferentes estamentos: la politica, la gestion publica, los observatorios de igualdad, los movimientos feministas y la inteligencia artificial. Diez voces que tienen mucho que decir desde su experiencia profesional y personal y que abocan al debate y a la reflexion sobre como los datos abiertos son tambien clave en la lucha contra la discriminacion de genero.

La inteligencia artificial es un asunto omnipresente en la vida de todos los ciudadanos y en los medios de comunicación. Deslumbra a las personas que la ven como una tecnología inescrutable y solo al alcance de unos pocos iniciados, pero este libro muestra que no es asi. Cualquier persona con el suficiente interes y sin necesidad de formacion tecnica puede alcanzar un nivel considerable de entendimiento de la inteligencia artificial. Los conceptos que la soportan son muy pocos y sencillos. En el libro no se muestra ni una sola linea de codigo de programacion ni formulas matematicas. Se analizan casos practicos, todos surgidos de la curiosidad del autor, tanto por entender la inteligencia artificial como por el problema a resolver. Las herramientas aparecen como la solucion a problemas concretos, a diferencia de lo que es habitual en la literatura, donde aparecen como nacidas por generacion espontanea. En el libro encontrara multitud de graficos y tablas, porque la inteligencia artificial es una herramienta numerica, y aunque a veces los resultados parezcan que no los son, siempre se llega a ellos realizando calculos.