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Sabemos que los ordenadores son mejores que las personas para procesar series de números, pero ¿qué pasa con las tareas más complejas? ¿Cómo se enseña a un ordenador el aspecto de un gato? ¿O cómo conducir un coche? ¿O cómo jugar a un complejo juego de estrategia? ¿O a hacer predicciones sobre el mercado de valores? Estas son algunas de las tareas más difíciles de la inteligencia artificial, que superan con creces las capacidades de las técnicas normales de aprendizaje automático. En estos casos, los informáticos recurren a las redes neuronales. Lo que diferencia a las redes neuronales de…mehr

Produktbeschreibung
Sabemos que los ordenadores son mejores que las personas para procesar series de números, pero ¿qué pasa con las tareas más complejas? ¿Cómo se enseña a un ordenador el aspecto de un gato? ¿O cómo conducir un coche? ¿O cómo jugar a un complejo juego de estrategia? ¿O a hacer predicciones sobre el mercado de valores? Estas son algunas de las tareas más difíciles de la inteligencia artificial, que superan con creces las capacidades de las técnicas normales de aprendizaje automático. En estos casos, los informáticos recurren a las redes neuronales. Lo que diferencia a las redes neuronales de otros algoritmos de aprendizaje automático es que utilizan una arquitectura inspirada en las neuronas del cerebro humano. Estas redes resultan muy adecuadas para modelar abstracciones de alto nivel en una amplia gama de disciplinas e industrias.
Autorenporträt
Prof. Jayesh Rane arbeitet als Assistenzprofessor in der Abteilung Elektronik und Telekommunikationstechnik. Er promoviert in Elektronik und hat seinen Master of Technology in Kommunikationstechnik abgeschlossen. Künstliche Intelligenz, Bildverarbeitung und Robotik sind seine Forschungsgebiete.