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1: Mi Primer Perceptrón con Python: Analizado y Explicado con Sentido Práctico (Programando Redes Neuronales Artificiales Paso a Paso con Python)

$144.85 (A partir de 16 diciembre, 2018, 9:04 am)

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Descripción

Codifica tu propio Perceptrón Lelo linea a linea, explicado y analizado con sentido práctico. Comienza copiando y aprende con explicaciones y ejercicios guiados, permitiéndote adquirir experiencia para configurar tus propios Perceptrónes, y reducir tu curva de instrucción, acompañándote con comentarios de mi propia experiencia. “Mi Primer Perceptrón” es el primer libro de la Nueva Serie Tutorial: “Programando Redes Neuronales Artificiales Agujero a Agujero”, un acceso de instrucción y experimentación con sentido práctico.

Aprende Algoritmos de Redes Neuronales Artificiales con esta Serie Tutorial, codificando tus propios Perceptrones; con ejemplos sencillos, pero completos, funcionales y probados. Encima contiene explicaciones de las partes que lo componen para tu mejor entendimiento. Y a medida que avance la Serie, cada nuevo algoritmo irá incorporando nuevos elementos, y los ejemplos y ejercicios aumentando la capacidad de hallar problemas más complejos.

Los ejercicios están orientados a que distingas donde puedes comenzar a experimentar, y las observaciones pensadas para que te des cuenta de que está pasando, y a donde te están llevando tus cambios; con lo que acumularás elementos para que llegues a Planear y configurar tus propios Perceptrónes, adecuados a las necesidades de tus proyectos, ya sea un robot o una aplicación para toma de decisiones. Encima así tendrás elementos para entender más fácilmente otros Algoritmos de Perceptrones, aunque la serie ya incluye de los más usados.

Así que me enfoco en guiarte con experimentación por el fascinante mundo de las Redes Neuronales Artificiales, codificándolo por si mismo, para que aceleres tu instrucción, lo cual pretendo facilitar con al menos un ejemplo tajante por Libro y problemas que puede hallar el mismo.

Los ejemplos son mostrados tanto en Pseudocódigo, para poder adaptarlo a cualquier lenguaje, como en lenguaje Python, pues no solo es fácil de aprender y entender, Encima es muy utilizado, y por su claridad, ayuda a que entiendas mejor los algoritmos; por otro lado se está desarrollando una serie paralela en lenguaje C que es muy utilizado en proyectos de electrónica y PC, genera ejecutables eficientes, que en RNA de gran escala, o proyectos de recursos reducidos, es importante; así que si tu lenguaje es el C, es mejor que sigas la otra Serie.

Con la Serie podrás aprender a:

– Evaluar las necesidades y recursos de tu Proyecto

– Seleccionar que tipo de RNA emplear en tu proyecto

– Planear tu propia topología de RNA

– Parametrizar la topología y facilitar su mejora dinámicamente, con menos recodificación

– Configurar tu RNA de acuerdo a tus necesidades.

– Distinguir cuales son las partes que consumen más tiempo de computo, para producir una topología y código finales de desempeño eficiente, con consumo de certificación controlada.

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