Tapa blanda

Tapa dura

Catalán

Español

Inglés

Acantilado

Anaya Em

Anaya Multimedia

Antoni Bosch

Antoni Bosch Editor, S.a.

Atalanta

Biblioteca Blackie Books

Biblioteca Buridán

Blackie Books

Ediciones Anaya Multimedia

Ediciones Atalanta, S.l.

Ediciones Diaz De Santos, S.a.

Ediciones Temas De Hoy

Editorial Kairos S.a.

Editorial Rosameron

El Viejo Topo

Espasa

Fórcola Ediciones

Galaxia Gutenberg

Galaxia Gutenberg, S.l.

Garceta Grupo Editorial

Gardners

Hoepli

Ibergarceta Publicaciones S.l.

Icaria

La Linterna Sorda Ediciones S.l.

Lectio Ediciones

Libros Del Jata

Marcombo

Rc Libros

Seurat Ediciones

Shackleton Books

Turner

Turner Publicaciones S.l.

Tutor Formacion

Universidad De Jaén

? Nací un miércoles. Sé que era miércoles porque para mí los miércoles siempre son azules. Como el número nueve o el sonido de voces discutiendo (lo sé porque mis padres se peleaban mucho).  ? Cuando en clase alguien hacía pompas de jabón, todos los niños corrían a explotarlas. Yo me limitaba a contemplarlas.  ? En el recreo, mientras el resto de los niños jugaban al fútbol, yo me quedaba a la sombra de un árbol contando las hojas de su copa.  ? En Lituania, donde impartí clases, me presentaron por primera vez como Daniel, y no como el chico que podía hacer cosas raras con su cabeza.  ? Cuando era muy pequeño me pasaba las horas en la biblioteca, buscando mi nombre en los lomos de los libros. No sabía que para que eso sucediera tenía que escribir uno yo.  Me llamo Daniel Tammet, soy sinestésico y tengo el síndrome del sabio, una forma de autismo que me diagnosticaron por mis capacidades cognitivas extraordinarias.  Mi cerebro puede recitar de memoria decimales del número pi durante cinco horas (por eso me dieron un Guinness) o aprender un idioma en una semana. Y, sin embargo, o precisamente por eso, mi yo niño y adolescente no lo tuvo nada fácil. Al menos ahora puedo entenderlo y explicarlo. Porque, pese a que somos diferentes, seguro que a ti te pasaron cosas parecidas.

Nacido en un día azul

. Puedo aprender cualquier idioma en una semana. . Puedo recitar de memoria miles de decimales del número pi. . Puedo recordar el color del jersey de la primera cita de mi vida. . Puedo evitar un atasco de tráfico con un pensamiento matemático. . Puedo predecir las respuestas de la persona con la que estoy hablando.  Me llamo Daniel Tammet y puedo hacer todo esto gracias al síndrome del sabio, que me diagnosticaron por mis capacidades cognitivas extraordinarias. Pero no soy tan diferente a ti.  Quiero ayudarte a conocer los secretos de tu cerebro y los avances de la ciencia en ese campo. A desarrollar la conciencia espacial, la intuición y la empatía. A abrazar nuevas formas de percepción y pensamiento creativo. A ir más allá de la complejidad y las limitaciones de lo que ves.  Explicándote cómo funciona mi mente, intentaré que expandas los límites de la tuya. Es hora de emprender La conquista del cerebro.

La conquista del cerebro

Vuelve Christophe Galfard, el autor de El universo en tu mano.Desde hace milenios, el Universo ha fascinado a la humanidad.Descúbrelo ahora como nunca nadie lo ha visto.Galfard te invita a una odisea sin precedentes, un viaje a través del espacio y el tiempo, un periplo que comienza en la Tierra, cruza la Vía Láctea y llega a las fronteras del cosmos.Gracias al James Webb, el telescopio espacial más potente jamás construido, te sumergirás en galaxias en colisión, verás el nacimiento de las primeras estrellas y luego volarás sobre los agujeros negros más gigantescos hasta llegar al mismísimo origen del Universo. Más allá del cielo, descubrirás cómo leer las luces que nos llegan desde los infinitos rincones del cosmos, y sabrás de primera mano qué mundos distantes son potencialmente habitables o habitados...El espacio como ningún ser humano lo ha visto jamás. Edición en gran formato y a todo color.

Viaje al infinito (edición gran formato a todo color)

¿Podemos colonizar el espacio? ¿Deberíamos hacerlo? ¿Realmente lo hemos pensado bien? Riguroso y divertidísimo, un ensayo afilado sobre la mayor pregunta de La humanidad: ¿es posible la vida en otros planetas?La Tierra no está en su mejor momento. Y es atractivo imaginar una nueva vida en un lugar lejano sin cambio climático, ni guerras, ni redes sociales. Pero ¿asentarse en un planeta remoto es actualmente una posibilidad? Kelly y Zach Weinersmith, expertos biocientíficos y divulgadores, arrojan luz en esta exhaustiva investigación sobre uno de los proyectos científicos más ambiciosos para la Física: el de la colonización espacial.Con profundo rigor y un humor irreverente, y haciendo un repaso de la historia, las leyes y la psicología de la empresa espacial, Una ciudad en Marte plantea y responde las preguntas más importantes que la humanidad se planteará jamás a sí misma: si es capaz de imaginar un lugar mejor. Si es sensato buscarlo. Y si es realmente buena idea dejarlo todo atrás, y salir ahí afuera.

Una ciudad en marte

La historia de la astrofísica en cinco revoluciones: de la ley de la gravedad a la antimateria.Al estilo de Carlo Rovelli y Lee Smolin, un canto a la curiosidad humana, a la sorpresa científica, a lo desconocido del universo: emocionante y pedagógicoImpulsados por una curiosidad inagotable, los seres humanos siempre hemos utilizado nuestra intuición para comprender el universo. A cada instante precisamos de sacudidas de lo real, puntos de no retorno en esa vaga idea del mundo que nos otorga la experiencia humana. La mano invisible que hace caer la manzana del árbol es la misma que mueve los engranajes de la gravedad. Esta ley de Newton es una de las grandes intuiciones que cambiaron nuestra forma de leer el universo.Luego vinieron otras: Einstein vinculando para siempre espacio y tiempo, el Hubble descubriendo la edad de un universo en expansión, las soluciones de Dirac a una ecuación que revelan la antimateria.Sin embargo, aún queda mucho por comprender. ¿Y si nuestro universo no fuera más que una pequeña burbuja de espuma cósmica? ¿Y si existieran otras dimensiones ocultas a nuestros ojos? Navegamos entre convicciones cambiantes, observaciones sorprendentes y tecnologías en perpetua evolución. Impacientes. Deslumbrados. A la espera de nuevas intuiciones en un anhelo tan infi nito como el propio universo

Mirabilis

En este preciso momento estás orbitando alrededor de un agujero negro.Rebecca Smethurst, galardonada investigadora de la Universidad de Oxford, arroja luz sobre el fenómeno más misterioso y emocionante de la astrofísica, y desarma los equívocos construidos a su alrededor para contarnos la verdad. Que los agujeros negros no son realmente negros. Que se parecen más a una mullida almohada que a una potente aspiradora. Que orbitamos alrededor del agujero negro supermasivo denominado La Vía Láctea.Un ensayo cautivador que nos lleva desde el colapso de las primeras estrellas hasta los últimos hallazgos de la astronomía, y que da respuesta a las preguntas más profundas sobre el universo y sobre nuestro lugar en él.

Breve historia de los agujeros negros

La Inteligencia Artificial ya no pertenece al futuro. Está transformando cómo trabajamos, aprendemos, creamos, hacemos negocios y tomamos decisiones. Pero mientras sus capacidades avanzan a una velocidad extraordinaria, también crecen las preguntas: ¿hasta dónde llegará?, ¿qué trabajos transformará?, ¿cómo podemos aprovecharla?, ¿qué riesgos plantea y qué significa todo esto para el futuro de la humanidad?

Esta readlist reúne una selección de libros esenciales sobre Inteligencia Artificial, pensada tanto para quienes quieren comprender cómo funciona esta tecnología como para profesionales, emprendedores y lectores interesados en prepararse para los cambios que vienen.

Aquí encontrarás diferentes perspectivas sobre la revolución de la IA: desde sus fundamentos y aplicaciones prácticas hasta su impacto en los negocios, el trabajo, la creatividad y la sociedad, además de reflexiones sobre ética, inteligencia humana y el futuro de nuestra relación con las máquinas.

No necesitas ser programador ni especialista en tecnología. Esta colección es una puerta de entrada para entender la IA, aprender a utilizarla con criterio y participar de manera informada en una de las mayores transformaciones tecnológicas de nuestro tiempo.

Porque la pregunta ya no es si la Inteligencia Artificial cambiará nuestras vidas, sino cómo queremos formar parte de ese cambio.

La Ley

Teell Editorial, S.l.

Libros De Cabecera

Libros De Cabecera S.l.

Nola Editores

Marcombo Pa

Ediciones Marcombo S.a.

Anaya

Deusto

Ediciones Deusto

Ediciones Deusto S.a.

Francis Lefebvre

Teell

Este es un libro sobre una obsesión que corre paralela a nuestra historia como civilización: la de crear seres artificiales con una inteligencia semejante a la nuestra. Lograrlo constituye el Santo Grial de la inteligencia artificial. A través de un recorrido histórico, filosófico y literario, José Ramón Jouve Martín explora cómo surgió esta idea, por qué su desarrollo se ha acelerado desde finales del siglo XX y de qué forma desafía conceptos fundamentales como el pensamiento, la creatividad y la conciencia. Y es que la inteligencia artificial no es solo una tecnología, sino un espejo en el que mirarnos. Con un enfoque multidisciplinario, el autor traza la evolución de la inteligencia artificial en paralelo a nuestras propias búsquedas, encuentros y fracasos. Desde los mitos griegos o los golems de la tradición judía hasta los actuales debates sobre la «superinteligencia», este libro analiza no solo los miedos y esperanzas existenciales que suscita la IA, sino también su capacidad para enfrentarnos a nuestras propias contradicciones, con un profundo ?y bienvenido? sentido del humor.

Editorial Kairos Sa

Kairos

La manzana de turing

Antoni Bosch Editor Sa

Breve historia de la ia

El aprendizaje automático, en la intersección de la innovación tecnológica y las estrategias empresariales, es crucial en la era digital donde los datos son valiosos y las decisiones ágiles, clave para el éxito. Este campo, en constante evolución, transforma las operaciones y estrategias empresariales y ofrece amplias oportunidades para exploradores del tema. Desde personalización de experiencias hasta detección de patrones ocultos, el aprendizaje automático es vital para la innovación empresarial. Comprender sus fundamentos y aplicaciones proporciona una ventaja competitiva esencial para líderes empresariales y estudiantes. El autor, con más de 20 años de experiencia en diversas áreas empresariales, ha creado una guía completa y accesible sobre aprendizaje automático aplicado a negocios. Este libro es un recurso valioso para mejorar la comprensión y aplicación de estas tecnologías en el contexto empresarial, ideal para estudiantes y profesionales. A través de un lenguaje matemático comprensible y ejemplos prácticos en Python, el libro guía a los lectores desde conceptos básicos hasta técnicas avanzadas de aprendizaje automático. Estos ejemplos prácticos demuestran la aplicación de conceptos a situaciones empresariales reales, facilitando la adaptación y aplicación de estas técnicas. En última instancia, el autor busca capacitar a los lectores para ser líderes visionarios que utilicen el aprendizaje automático para impulsar la innovación, eficiencia y crecimiento en sus organizaciones y la sociedad.

Machine learning. Fundamentos, algoritmos y aplicaciones para los negocios, industria y finanzas

La Inteligencia Artificial ha experimentado un gran auge en los últimos años, tanto en el mundo académico como en el empresarial, con increíbles resultados en el reconocimiento de voz, los modelos de conversación, la visión artificial y otras aplicaciones. Detrás de todos estos avances se encuentra la tecnología basada en los modelos matemáticos de redes neuronales profundas, conocida como Aprendizaje Profundo o Deep Learning. Conocer esta tecnología abre las puertas a un inmenso mercado digital, al campo de la investigación y a innumerables oportunidades de negocio.En estas páginas el lector encontrará una introducción a los fundamentos de ese paradigma de aprendizaje computacional. Los aspectos teóricos se complementan con ejemplos de implementación en los dos frameworks de programación más populares en la actualidad dentro de este campo: Keras y PyTorch. El libro describe las arquitecturas vertebradoras del Deep Learning, como el perceptrón multicapa, las redes convolucionales y las redes recurrentes, entre otras. Y lo más interesante: los conocimientos que nos permitirán ponerlas en práctica. Todos estos contenidos se estudiarán mediante ejemplos y ejercicios, asumiendo que el lector no ha trabajado con estos frameworks previamente, aunque sí con el lenguaje de programación Python.

Deep learning con keras y pytorch

La inteligencia artificial generativa es el tema de moda en tecnología. Esta guía práctica enseña a los ingenieros del machine learning y a los científicos de datos cómo utilizar TensorFlow y Keras para crear desde cero impresionantes modelos de deep learning generativo, como autocodificadores variacionales o VAE, redes generativas adversativas o GAN, Transformers, flujos de normalización, modelos de difusión y basados en energía.El libro expone los fundamentos del deep learning y también las arquitecturas más innovadoras. Mediante consejos y trucos, permite al lector comprender cómo lograr que los modelos aprendan de un modo más eficiente y lleguen a ser más creativos.

Títulos Especiales

Deep learning generativo

Los modelos de inteligencia artificial generativa (IAG) y de lenguajes de inteligencia artificial son cada vez más conocidos por sus incomparables capacidades. Este volumen ofrece información sobre el funcionamiento interno de los LLM o grandes modelos de lenguaje y una guía para la creación de modelos de lenguaje propios. Comienza con una introducción al campo de la IAG que le permitirá comprender cómo se entrenan estos modelos para generar nuevos datos.Tendrá además la oportunidad de explorar casos prácticos en los que ChatGPT ha logrado mejorar la productividad y fomentar la creatividad. Aprenderá cómo sacar el máximo partido de sus interacciones con ChatGPT enriqueciendo el diseño de prompts y aprovechando las capacidades de aprendizaje zero-shot, one-shot y few-shot. Los casos prácticos están agrupados por los ámbitos de técnicos de marketing, investigadores y desarrolladores o científicos de datos, lo que le permitirá aplicar rápidamente a sus propios retos lo aprendido en este libro.También descubrirá situaciones producidas en empresas utilizando en su beneficio las API de modelos de OpenAI disponibles en la infraestructura de Azure, tanto modelos generativos (como GPT-3) como modelos integrados. En cada situación dispondrá de una implementación integral con Python, utilizando Streamlit como parte visible y LangChain para facilitar la integración de los modelos en sus aplicaciones.Cuando llegue al final de este libro, habrá obtenido el conocimiento necesario para manejarse perfectamente en el campo de la IAG y empezar a utilizar las API de los modelos de ChatGPT y OpenAI en sus propios proyectos.

Inteligencia artificial generativa con modelos de chatgpt y openai

La mejor herramienta es la más difícil de utilizar. El machine learning es la tecnología de uso general más importante del mundo, pero es muy complicada de lanzar. Fuera de los gigantes tecnológicos y algunas otras empresas líderes, las iniciativas de machine learning suelen fallar a la hora de implementarse y nunca llegan a aportar valor. ¿Qué falta? Una práctica empresarial especializada apta para una adopción amplia.En la Guía práctica de la IA, el autor superventas Eric Siegel presenta el estándar de referencia, un modelo práctico en seis pasos para llevar los proyectos de machine learning desde su concepción hasta su implementación. Ilustra la práctica con historias de éxito y fracaso, incluyendo casos prácticos reveladores de UPS, FICO y empresas puntocom destacadas. Este enfoque disciplinado sirve para ambas partes: da poder a los profesionales empresariales y establece un marco de trabajo estratégico muy necesario para los profesionales de los datos.Además de detallar la práctica, este libro también mejora las cualificaciones de los profesionales empresariales de forma indolora. Ofrece una dosis vital pero amable de conocimiento contextual semitécnico que todas las partes interesadas necesitan para dirigir o participar en proyectos de machine learning de principio a fin. Esto pone a los profesionales empresariales y los de datos en igualdad de condiciones para que puedan colaborar de manera conjunta y profunda para establecer con precisión lo que debe predecir el machine learning, cómo de bien predice y cómo se actuará en función de sus predicciones para mejorar las operaciones. Estas cuestiones esenciales determinan el éxito o el fracaso de cada iniciativa; si se hacen bien, allanan el camino para la implementación dirigida al valor del machine learning.

Guía práctica de la ia

Aprovecha la IA para obtener la ventaja definitiva en el mundo de las ventas.A partir de innovadoras investigaciones y aplicaciones del mundo real, este libro desgrana, paso a paso, una detallada hoja de ruta con el objetivo de vender más mediante una estrategia de ventas impulsada por la IA. Escrito por Jeb Blount y Anthony Iannarino (dos de los formadores en ventas y autores más prolíficos del mundo), el texto desmitifica la inteligencia artificial y demuestra su potencial para que aproveches mejor tu ventaja humana y, así, construyas relaciones más profundas e idees soluciones ganadoras que te otorguen ventaja sobre la competencia.El libro trata todos los casos prácticos y reales de uso de la IA que los profesionales de las ventas necesitan para disponer de más tiempo para vender más. Sus lectores aprenderán a automatizar tareas aburridas y repetitivas, a realizar análisis e investigaciones exhaustivas, a crear canales de distribución, a elaborar mensajes potentes y únicos para destacar entre la multitud y a acortar el ciclo de ventas. También se incluyen consejos y trucos de ingeniería de prompts para obtener fácilmente los mejores resultados posibles de la IA generativa desde el primer momento.Navegar por el nuevo mundo de la IA puede parecer desalentador, pero con Blount y Iannarino al timón, este libro es un viaje de fortalecimiento, innovación y profunda conexión humana. Una lectura esencial para todos los profesionales de las ventas que buscan cosechar los beneficios de un enfoque proactivo hacia las nuevas tecnologías de vanguardia.

La ventaja de la ia

La inteligencia artificial forma parte de nuestro presente y ha comenzado a transformar el futuro en todos los ámbitos. Este libro no es solo una guía técnica, sino un manual que aborda transversalmente, desde la perspectiva de cuatro profesionales, cada uno en su especialidad, las inmensas posibilidades que ofrece la IA en la optimización de procesos de trabajo para obtener ideas y soluciones prácticas en nuestra labor diaria. Los resultados de este estudio son aplicables también a otras profesiones, tanto digitales como no digitales.Cada capítulo ofrece una visión sobre cómo la IA puede ayudarte a optimizar procesos, impulsar tu creatividad y redefinir las reglas en campos tan diversos como el SEO, el análisis de datos, la creación de contenido y cualquier tipo de estrategia y lenguaje digital. Asimismo, explora cómo la tecnología puede convivir con las habilidades humanas, invitando a reflexionar sobre el impacto de la inteligencia artificial en el contexto profesional y laboral, profundizando en las oportunidades que ofrece a las empresas y analizando los desafíos que surgen en el sector del marketing.Tienes en las manos una brújula para orientarte y una invitación para pensar en el futuro que estamos construyendo. Este libro es tanto para quienes buscan soluciones prácticas como para los que persiguen ampliar su perspectiva teórica. Sin embargo, este no es un manual definitivo. Este libro pretende documentar apenas un fragmento de la expansión de la inteligencia artificial, que llegará mucho más allá de lo que hoy podamos imaginar.

Inteligencia artificial para optimizar procesos de trabajo

El libro está dirigido tanto a alumnos que siguen un Curso de especialización en Inteligencia Artificial y Big Data como a profesionales del sector.Comienza clasificando los sistemas, herramientas, técnicas y algoritmos o modelos aplicados al Aprendizaje Automático. A continuación, se tratan las técnicas de aprendizaje supervisado, sus fases y plataformas, así como los algoritmos y modelos más importantes. Se desarrollan las técnicas de regresión con sus fases de identificación, estimación, validación (diagnosis) y predicción.Se presentan los métodos especiales de regresión como PLS, LARS, LASSO, ELASTIC NET, RANSAC, THEIL, HUBERT, KERNEL RIDGE REGRESSION (KRR), SUPPORT VECTOR REGRESSION (SVR) y STOCHASTIC GRADIENT DESCENDT (SGD) entre otros.Asimismo, se tratan las técnicas de aprendizaje supervisado enfocadas a la clasificación o segmentación como los Modelos Logit y Probit, los Modelos Lineales Generalizados, los Árboles de Decisión, los Modelos de Análisis Discriminante, los Modelos SVM (Support Vector Machine), lo modelos kNN (Vecino más Cercano) y los Modelos SLRM (Respuesta de Autoaprendizaje).Todas las técnicas citadas anteriormente se ilustran con ejemplos y se resuelven con el software de Machine Learning adecuado, incluyendo Python, R, IBM SPSS Modeler y SAS Enterprise Miner.A continuación se abordan las técnicas de aprendizaje no supervisado como la Reducción de la Dimensión mediante Análisis de Componentes Principales y Análisis Factorial. Entre las técnicas de aprendizaje no supervisado para la clasificación y segmentación se desarrolla el Análisis Clúster tanto jerárquico como no jerárquico, algoritmos de detección de anomalías y Reglas de Asociación. Para todas las técnicas se presentan ejemplos significativos que se resuelven con el software más utilizado en estos casos, como R e IBM SPSS Modeler.Finalmente, se profundiza en los Modelos de Redes Neuronales, tanto para técnicas de aprendizaje supervisado como el ajuste de modelos predictivos (Perceptrón Multicapa y Red de Base Radial) como para técnicas de análisis no supervisado como el análisis clúster (Redes de Kohonen). Se desarrollan también las Redes Neuronales Bayesianas y se introducen las técnicas de Deep Learning y las Redes Neuronales Convolucionales. Se presentan ejemplos totalmente resueltos con software visual como es el caso de IBM SPSS Modeler. Se finaliza con las técnicas de valoración y comparación de modelos.

Sistemas de aprendizaje automatico machine learning

«E» simboliza la energía. La que hace que tu coche se mueva y las bombillas se enciendan.  «m» representa la masa. Esa de la que están hechos el aire, el mar, las nubes. Y también tú y yo.   «c2» es la velocidad de la luz al cuadrado. Siempre es la misma. Tú jamás serás tan rápido.  «E=mc2» afirma que la energía puede convertirse en masa. Y la masa en energía. Nos explica por qué podemos dividir el átomo y cómo brillan las estrellas.  También nos dice que el espacio y el tiempo no son lo que parecen. Ni nuestro planeta. Ni nosotros. Esta fórmula de Einstein es una de las más importantes y bellas de la historia de la humanidad.  La nueva obra de uno de los divulgadores científicos del momento: Christophe Galfard. 5 ediciones y 35.000 ejemplares vendidos de su anterior libro, «El universo en tu mano».

Para entender a einstein

No es cierto que usamos únicamente el 10% del cerebro, que en luna llena nazcan más criaturas, que las avestruces escondan la cabeza bajo tierra o que el agua de la pila gire al revés en el hemisferio sur. Todas estas afirmaciones son mitos decorados con apariencia de verdades científicas. Como todos los mitos, pueden tener gracia y resultar estimulantes para la imaginación, pero siempre es importante saber distinguir entre mito y realidad. En este libro podemos descubrir lo que hay detrás de cien de estos mitos.

Lectio

100 Mitos de la ciencia

«Las pruebas sostienen la validez de las experiencias cercanas a la muerte y sugieren que los científicos deben reconsiderar las teo¡rías existentes sobre uno de los más profundos misterios biológicos: la naturaleza de la consciencia humana.» The Washington Post Pim van Lommel es un reputado cardiólogo holandés que ha trabajado durante más de veinticinco años en un hospital docente con ochocientas camas. Al hablar con cientos de sus pacientes que habían sufrido un paro cardíaco, quedó atónito al descubrir que, lejos de haber perdido la conciencia durante el período en que habían estado clínicamente muertos, sus pacientes recordaban haber vivido una experiencia extraordinaria, algo que a Van Lommel como científico le era difícil de aceptar. Así pues, decidió estudiar el fenómeno sistemáticamente durante veinte años en su clínica con un equipo especializado y en 2001 publicó una síntesis de su investigación en la prestigiosa revista médica The Lancet, causando con ello un revuelo internacional. Este libro ofrece abundantes pruebas científicas de que las «experiencias cercanas a la muerte» son un fenómeno que no puede atribuirse a la imaginación, la psicosis o la falta de oxígeno. Los hechos evidencian que la conciencia es algo mucho más vasto y complejo que el cerebro y que sigue existiendo pese a la ausencia de toda función cerebral. Pim van Lommel introduce estas experiencias en un amplio contexto cultural que va desde las diferentes visiones religiosas del pasado hasta los nuevos presupuestos de la física cuántica, en donde estos fenómenos tienen un lugar coherente dentro de sus modelos teóricos. «La investigación de los pacientes cardíacos del doctor Pim van Lommel es una de los más comentados de los últimos años.» The Herald (Glasgow)

Imaginato Vera

Consciencia más allá de la vida

Gracias a varios logros innovadores, el deep learning ha dado un gran impulso a todo el campo del machine learning. Ahora, incluso programadores que no saben casi nada de esta tecnología pueden usar herramientas sencillas y eficaces para implementar programas capaces de aprender a partir de datos. Este best seller utiliza ejemplos concretos, una teoría mínima y frameworks de Python listos para la producción (Scikit Learn, Keras y TensorFlow) para ayudarte a obtener una comprensión intuitiva de los conceptos y herramientas para crear sistemas inteligentes.Con esta tercera edición actualizada, el autor Aurélien Géron explora una variedad de técnicas que van desde una regresión lineal simple a redes neuronales profundas. Hay ejemplos de código y ejercicios por todo el libro para ayudarte a aplicar lo que has aprendido, lo único que necesitas para empezar es experiencia en programación:* Utiliza Scikit-Learn para hacer un seguimiento de un proyecto de machine learning de ejemplo de principio a fin.* Explora varios modelos, incluyendo máquinas de vectores soporte, árboles de decisión, random forests y métodos de ensamblaje.* Aprovecha técnicas de aprendizaje no supervisado, como la reducción de dimensionalidad, el agrupamiento y la detección de anomalías.* Sumérgete en arquitecturas de redes neuronales, incluyendo redes convolucionales, redes recurrentes, redes generativas antagónicas, autocodificadores, modelos de difusión y transformadores.* Utiliza TensorFlow y Keras para crear y entrenar redes neuronales para visión por ordenador, procesamiento del lenguaje natural, modelos generativos y aprendizaje profundo por refuerzo.

Aprende machine learning con scikit-learn, keras y tensorflow. Conceptos, herramientas y técnicas para conseguir sistemas inteligentes

La innovación es la actividad más importante de nuestra época: trae progresos espectaculares a nuestro nivel de vida, pero también, en ocasiones, cambios inquietantes a la sociedad. Matt Ridley entiende la innovación como un proceso fortuito que avanza de abajo arriba y es resultado directo de la costumbre humana del intercambio, y no como un proceso ordenado que se pone en marcha desde arriba de acuerdo con un plan establecido. Siempre es un fenómeno colectivo, colaborativo, que implica ensayo y error, y nunca responde a la creación de un genio solitario. El autor extrae estas y otras conclusiones a partir de la animada historia de numerosos avances que ilustran qué es la innovación y qué mecanismos la impulsan.

Conjeturas

Claves de la innovación

Cuando, a finales de 1999 la revista Time eligió al "personaje del siglo" para inmortalizarlo en la última portada del siglo XX, el nombre de Einstein se impuso al de gigantes del calibre de Roosevelt, Churchill o Gandhi. Puede parecer extraño que se diese este reconocimiento a un "constructor de universos, no de imperios", como lo definió George Bernard Shaw, pero la elección fue sumamente apropiada. Nadie ha encarnado como Einstein los dos rasgos distintivos del pasado siglo: el extra ordinario progreso de la ciencia y la lucha contra los totalitarismos y a favor de los derechos civiles. La literatura sobre Einstein es inmensa, pero está formada sobre todo por testimonios clásicos, voluminosas biografías y sesudos estudios de su obra científica.  A cien años de la formulación de la teoría general de la relatividad, este libro lleva a cabo una operación cultural muy necesaria: fusionar al científico con el hombre, sus teorías geniales con sus flaquezas privadas, su imagen de mito absoluto de la creatividad científica con su imagen popular, y todo ello de forma amena, con fidelidad histórica y rigor científico. En resumen, una magnífica introducción a la vida y a las ideas de un genio, un retrato de la compleja figura del científicohumanista, cuya mirada se extendió desde los más profundos recovecos de la materia a los más remotos horizontes del universo infinito. Difícilmente un libro de divulgación científica será más oportuno: su publicación se produce poco después del descubrimiento de las ondas gravitacionales previstas por la teoría de la relatividad general de Einstein, teoría que se publicó hace casi exactamente cien años, el 11 de mayo de 1916 en la revista Annalen der Physik. También el subtítulo es apropiado: "constructor de universos", porque las ondas gravitacionales apuntan al corazón de la fuerza de la gravedad, la más débil y a la vez la más poderosa de las fuerzas que actúan en la naturaleza, la fuerza que comprimiendo las nebulosas enciende las estrellas, y diseñando la geometría del universo decide su destino.  Vincenzo Barone traza el perfil cognitivo de Einstein (sensibilidad estética, pensamiento divergente o lateral, irreverencia -pero no desprecio- respecto a la autoridad, fe en el pensamiento racional y en la representación matemática de la naturaleza) y lo enhebra con las vicisitudes humanas relacionadas con la carrera y con la vida sentimental de Einstein.

Biblioteca Buridan

Intervención Cultural

Albert einstein: Constructor de universos

Tras varios millones de años avanzando a trompicones por el espacio ecológico, el único superviviente de una gran cantidad de especies de homínidos que se mantiene en pie es el hombre. Los seres humanos son criaturas extraordinarias, y lo son gracias a su cerebro. En este libro, los autores presentan por primera vez la evolución del cerebro y el sistema nervioso paso a paso. Utilizando los más recientes descubrimientos en biología evolutiva, neurociencia y biología molecular, Rob DeSalle e Ian Tattersall explican cómo ocurrió el salto cognitivo que nos separa de todos los demás seres vivos. Discuten el desarrollo y la singularidad de la conciencia humana, cómo funcionan los cerebros humanos y no humanos, el papel que juegan las diferentes células nerviosas, la importancia de la memoria y el lenguaje en las funciones del cerebro, y mucho más. Nuestro cerebro, concluyen, es el producto de una historia larga y sumamente desordenada - un proceso evolutivo con muchos zigs zags- que de modo accidental dió lugar a un producto maravillosamente excéntrico y creativo.

Nacido en un día azul (2018)

La conquista del cerebro (2017)

Viaje al infinito (edición gran formato a todo color) (2024)

Una ciudad en marte (2025)

Mirabilis (2025)

Breve historia de los agujeros negros (2024)

La manzana de turing (2025)

Breve historia de la ia (2025)

Machine learning. Fundamentos, algoritmos y aplicaciones para los negocios, industria y finanzas (2024)

Deep learning con keras y pytorch (2023)

Deep learning generativo (2024)

Inteligencia artificial generativa con modelos de chatgpt y openai (2023)

Guía práctica de la ia (2025)

La ventaja de la ia (2025)

Inteligencia artificial para optimizar procesos de trabajo (2025)

Sistemas de aprendizaje automatico machine learning (2022)

Para entender a einstein (2017)

100 Mitos de la ciencia (2012)

Consciencia más allá de la vida (2020)

Aprende machine learning con scikit-learn, keras y tensorflow. Conceptos, herramientas y técnicas para conseguir sistemas inteligentes (2023)

Claves de la innovación (2021)

Albert einstein: Constructor de universos (2017)

El cerebro (2017)