Inteligencia Artificial
Inteligencia Artificial
Artificial Intelligence
Artificial Intelligence
Material complementario
Material de prácticas
Bibliografía recomendada
George J. Klir & Bo Yuan:
Fuzzy Sets and Fuzzy Logic: Theory and Applications
Prentice Hall, 1995.
ISBN 0131011715
Técnicas de regularización (cómo conseguir que una red aprenda mejor)
Técnicas de optimización (cómo conseguir que una red aprenda más rápido)
Modelos estocásticos: máquinas de Boltzmann y DBNs [Deep Belief Networks]
Extras
Sobre el deep learning: IA360'2023, CEATIC'2019
GANs [Generative Adversarial Networks]: Modelos con adversario
Material de prácticas
Bibliografía recomendada
Fernando Berzal:
Redes Neuronales & Deep Learning
https://deep-learning.ikor.org
Edición independiente, 2018
ISBN-10: 1-7312-6538-7 (blanco y negro) / 1-7313-1433-7 (color)
ISBN-13: 978-1-7312-6538-8 (blanco y negro) / 978-1-7313-1433-8 (color)
Edición en dos volúmenes, 2019
ISBN-10: 1-0903-2030-2 (volumen 1) / 1-0903-3688-8 (volumen 2)
ISBN-13: 978-1-0903-2030-8 (volumen 1) / 978-1-0903-3688-0 (volumen 2)
Ian Goodfellow, Yoshua Bengio & Aaron Courville
Deep Learning
https://www.deeplearningbook.org
MIT Press, 2016
ISBN 0262035618
Material complementario
Material de prácticas
Bibliografía recomendada
A.E. Eiben & J.E. Smith:
Introduction to Evolutionary Computing
Springer, 2nd edition, 2015.
ISBN 3662448734
http://www.evolutionarycomputation.org
Springer, 1st edition, 2nd printing, 2007.
ISBN 3540401849
http://www.cs.vu.nl/~gusz/ecbook/ecbook.html