Libros de Otros lenguajes, página 38 de 187

Este libro nace de la convicción de que, para navegar con éxito en este nuevo panorama actual es fundamental que los profesionales de la educación comprendan la IA, sus posibilidades y sus implicaciones. Este libro sirve como una guia esencial para educadores interesados en explorar y aplicar la Inteligencia Artificial en el ambito educativo, facilitando la integracion de la IA en el aula de forma efectiva, etica y accesible. Este libro explora herramientas, estrategias y ejemplos reales que muestran como la IA puede adaptar el aprendizaje, crear contenidos educativos, facilitar la evaluacion y fomentar la creatividad del alumnado, sin olvidar la atencion a la diversidad. Aborda cuestiones clave como la privacidad, el pensamiento critico y el uso responsable de estas tecnologias. Se comienza explorando los fundamentos de la Inteligencia Artificial. ¿Que es realmente la IA? ¿Como se diferencia de la inteligencia natural?. Nos adentraremos en el concepto de agente inteligente y las distinciones cruciales entre la IA debil y la IA fuerte. A continuacion, se desgranan las principales areas de la IA que tienen una relevancia en el contexto educativo. Desde el aprendizaje automatico (Machine Learning) en sus diversas formas -supervisado, no supervisado y por refuerzo-, hasta el aprendizaje profundo (Deep Learning). Tambien explora el procesamiento del lenguaje natural, que potencia las capacidades de los chatbots y asistentes virtuales. Una seccion significativa del libro se dedica

Esta guía contiene los primeros y últimos pasos en el dominio de Borland C++. Sus autores le ayudarán a abrir posibilidades de programación al pasar de entornos de 16 bits sobre DOS a entornos Windows 95 y Windows NT. Centrado en ofrecer un aprendizaje profundo este Manual de Borland C++ le enseñara a construir aplicaciones mas sofisticadas y de mayor calidad de forma totalmente inmediata.

Este libro se ha diseñado como un curso de programación en Pascal en las versiones 5.0/5.5 6.0 y 7.0 de Turbo Pascal. Asimismo puede ser utilizado con la nueva versión Borland Pascal 7.0 ejecutándose bajo el sistema operativo DOS. Busca conseguir dos objetivos complementarios: Enseñar a programar con un estilo depurado y enseñar tecnicas de Turbo Pascal. Esta tercera edicion ha ampliado considerablemente el contenido de las ediciones anteriores. De modo formal se han añadido dos capitulos mas para conformar un total de venticuatro pero de modo practico se han reestructurado y organizado con un orden distinto muchos de los capitulos en base a la experiencia acumulada en los nueve años de vida del libro.

El Deep Learning (aprendizaje profundo) es un tipo del aprendizaje automático basado en redes neuronales artificiales. El proceso de este aprendizaje se llama profundo porque estas estructuras de redes consisten en tener multiples entradas, salidas y capas ocultas. Cada capa contiene unidades que transforman los datos de entrada en informacion, y de esta forma, la siguiente capa puede utilizarlos para una determinada tarea predictiva. De esta forma, una maquina puede aprender mediante su propio procesamiento de datos. MATLAB cuenta con la herramienta Neural Network Toolbox (Deep Leraning Toolbox a partir de la version 18) que proporciona algoritmos, funciones y aplicaciones para crear, entrenar, visualizar y simular redes neuronales. Puede realizar clasificacion, regresion, agrupamiento, reduccion de dimensionalidad, pronostico de series de tiempo y modelado y control de sistemas dinamicos. La caja de herramientas incluye redes neuronales convolucionales y algoritmos de aprendizaje profundo con codificador automatico para clasificacion de imagenes y tareas de aprendizaje de caracteristicas. Para acelerar el entrenamiento de grandes conjuntos de datos, puede distribuir calculos y datos entre procesadores multinucleo, GPU y clusteres de computadoras utilizando Parallel Computing Toolbox. Este libro profundiza en las arquitecturas de redes neuronales utilizadas en el aprendizaje profundo, asi como en sus aplicaciones.