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.

Tapa dura

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Blackie Books

Breve historia de los agujeros negros

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

¿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

Estás sentado en un bar con amigos y alguien pregunta: «Oye, ¿por qué hemos ido tan pocas veces a la Luna?». O: «¿Sabes cómo funciona un cohete?». O incluso: «¿Ya se pueden crear órganos con impresoras 3D y destinarlos a trasplantes?». ¿Cuál sería la mejor respuesta?  Minería en asteroides, microrobots que se ingieren y entran en el organismo para curar enfermedades, colonias orbitales, obras de arte con realidad aumentada, cerebros artificiales que restauran la memoria o la movilidad perdida o cómo almacenar 50 millones de copias de El Señor de los Anillos en una gota de agua. Todo ello se está investigando, todo ello podría suceder. Lo mejor del futuro es que tiene futuro. Pero no sabemos cómo llegar a él. Es tan complicado como construir un ascensor que nos lleve al espacio. Para lograrlo necesitamos a gente con la mentalidad de un ingeniero y el corazón de un pionero.  Desde esa sensibilidad, los científicos y divulgadores Kelly y Zach Weinersmith logran que viajemos con ellos a bordo de este ensayo tan riguroso como divertido. Y que nos maravillemos, o nos horroricemos, con todo lo que estamos a punto de alcanzar. Porque lo alucinante del futuro es imaginar cómo llegará. Bienvenido al futuro.

Un ascensor al espacio

Vamos a contar hasta infinito. Empiezas por el uno y a partir de ahí es fácil. Eso sí, hay un problema: te va a llevar bastante tiempo, sobre todo hacia el final. Tu vida, finita, se agotará y no podrás seguir contando.  Porque, ¿acaba alguna vez el infinito? ¿Alguien ha llegado? ¿Cómo meterías un autobús de infinitos pasajeros en un hotel de habitaciones infinitas? ¿Y si los pasajeros fueran números pares? ¿Y si fueran números primos?  Por eso, precisamente, vale la pena pensar en el infinito: vale la pena soñar con todo lo que pasa más allá de nuestra corta existencia.

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Cómo contar hasta infinito

«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

. 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)

«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)

Tapa blanda

Ediciones Atalanta, S.l.

Atalanta

Imaginato Vera

Consciencia más allá de la vida

Liber Naturae

Los árboles en lo visible e invisible

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.

Anaya Multimedia

Ediciones Anaya Multimedia

Anaya

La ventaja de la ia

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.

Títulos Especiales

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

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

"Queremos que las personas que se dedican al marketing digital aprendan lo que se están perdiendo por no saber Python". Esta fue la premisa que los autores, Ubaldo Hervás y Joseba Ruiz, plantearon como principal en el momento de creación de este libro. Ya seas especialista en marketing o analítica digital, CRO, producto, SEO, performance, email marketing o social media, te interesa conocer lo que se cuece detrás de la tecnología que soporta el negocio digital.Existen varios lenguajes y herramientas que generan el escenario sobre el que se levanta el negocio digital y la toma de decisiones basada en datos: Python y sus librerías de tratamiento de datos (Pandas), álgebra (NumPy, SciPy) o machine learning (scikit-learn, statsmodels), lenguajes de consulta para base de datos (SQL), así como herramientas como Google BigQuery, Microsoft PowerBI y estadística descriptiva e inferencial. Conocer en qué consisten estas herramientas y aprender un lenguaje de programación como Python te ofrecerá un abanico de soluciones totalmente superior. Si estás buscando un libro que aumente tus habilidades técnicas y convertirte en un profesional de marketing mucho más técnico y atractivo para el mercado laboral, este es tu libro.

Anaya Em

Analitica de datos con python para marketing digital

En comparación con el aprendizaje automático tradicional y las estadísticas, los métodos causales presentan desafíos únicos. Aprender causalidad puede ser difícil, pero ofrece distintas ventajas que escapan a una mentalidad puramente estadística. Este libro ayuda a liberar todo el potencial de la causalidad.El libro comienza con las motivaciones básicas del pensamiento causal y una completa introducción a conceptos causales pearlianos, como los modelos causales estructurales, las intervenciones, los contrafactuales, etc. Cada concepto va acompañado de una explicación teórica y una serie de ejercicios prácticos con código Python. A continuación, entra de lleno en el mundo de la estimación del efecto causal, y avanza hacia los métodos de aprendizaje automático modernos.Paso a paso, descubrirás el ecosistema causal de Python y aprovecharás la potencia de los algoritmos más avanzados. Además, explorarás la mecánica de las huellas que dejan las causas y descubrirás las cuatro familias principales de métodos de descubrimiento causal. El capítulo final ofrece una amplia visión general del futuro de la IA causal, con un examen de retos y oportunidades y una exhaustiva lista de recursos para seguir aprendiendo cada vez más.Entre otras cosas, este libro permite:* Dominar los conceptos fundamentales de la inferencia causal.* Liberar el potencial del proceso de inferencia causal en cuatro pasos de Python.* Explorar avanzadas técnicas de modelado uplift o de elevación.* Descubrir los secretos del descubrimiento causal moderno con Python.* Utilizar la inferencia causal para producir impacto social y beneficios para la comunidad.

Inferencia y descubrimiento causal en python

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.

Deep learning generativo

Este libro es una guía completa para desarrolladores de Python que quieren aprender a crear aplicaciones con grandes modelos de lenguaje. Los autores Olivier Caelen y Marie-Alice Blete abordan las características y beneficios principales de GPT-4 y ChatGPT y explican cómo funcionan. También es una guía paso a paso para desarrollar aplicaciones utilizando la biblioteca de Python para GPT-4 y ChatGPT, incluyendo herramientas de generación de texto, preguntas y respuestas y resumen de contenidos.Escrito con un lenguaje claro y conciso, Desarrollo de aplicaciones con GPT-4 y ChatGPT incluye ejemplos fáciles de seguir para ayudarle a entender y aplicar los conceptos a sus proyectos. Los ejemplos de código de Python están disponibles en un repositorio de GitHub y el libro incluye un glosario de términos clave.¿Listo para aprovechar el poder de los grandes modelos de lenguaje en sus aplicaciones? Este libro es de lectura obligatoria.

Desarrollo de aplicaciones con gpt-4 y chatgpt

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 Ediciones

Lectio

100 Mitos de la ciencia

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.

Garceta Grupo Editorial

Ibergarceta Publicaciones S.l.

Sistemas de aprendizaje automatico machine learning

España

El aprendizaje automático está invadiendo el mundo del software. Si quieres entender y trabajar la vanguardia del aprendizaje automático, las redes neuronales y el aprendizaje profundo, esta segunda edición del bestseller Python Machine Learning, es tu libro.

Marcombo

Marcombo Pa

Ediciones Marcombo S.a.

Python machine learning

Deep Learning es, en gran medida, el causante de la revolución actual en el campo de la inteligencia artificial. Podría parecer una tecnología nueva, sin embargo, es esencialmente la evolución de las redes neuronales artificiales, que tienen más de 60 años en el área de la inteligencia artificial. Si desea conocer el desarrollo de Deep Learning desde su origen, este es el libro indicado. Deep Learning, teorías y aplicaciones se ha concebido para dar una introducción general, incluyendo un barrido histórico por los progresos que dieron origen a esta tecnología. Parte de las redes neuronales clásicas como las monocapa y sigue por las superficiales hasta llegar a las profundas, como las redes neuronales convolucionales, ampliamente usadas en aplicaciones de procesamiento de imágenes. Además, este libro hace un balance entre el contenido teórico y práctico. La parte conceptual le será útil para aproximarse a los conceptos teóricos básicos más relevantes. La parte experimental le servirá como apoyo a una aproximación práctica a esta tecnología, y lo logrará por medio de ejemplos resueltos sobre problemas reales en Deep Learning. Asimismo, para el componente práctico, se utilizan herramientas de amplio uso en la comunidad académica como el sistema de prototipado electrónico rápido Arduino y el software de simulación Matlab, por lo que gracias a esta lectura estará al día de las últimas tendencias tecnológicas.

Marcombo - Alpha Editorial

Deep learning teoria y aplicaciones

Los sistemas de aprendizaje automático, en inglés Machine Learning, implican el uso de métodos, algoritmos y procesos complejos que constan de muchos componentes diferentes; además, dependen de datos que varían considerablemente de un caso a otro. Con este libro aprenderá un método integral para diseñar sistemas de aprendizaje automático fiables, escalables, fáciles de mantener y adaptables a los entornos dinámicos y a los requisitos empresariales. La autora Chip Huyen, cofundadora de Claypot AI, considera cada decisión de diseño en su contexto para determinar la manera como este puede ayudar a su sistema. Analiza desde cómo procesar y crear datos de formación, hasta qué atributos utilizar, con qué frecuencia volver a formar los modelos y qué elementos supervisar. En el marco iterativo de este libro se utilizan estudios de casos reales respaldados por referencias amplias que le ayudarán a alcanzar sus objetivos. Así pues, gracias a esta lectura conocerá: ' La ingeniería de datos y la elección de las métricas adecuadas para resolver un problema empresarial. ' La automatización del proceso de desarrollo, evaluación, instalación y actualización de los modelos. ' El desarrollo de un sistema de supervisión para detectar y resolver rápidamente los problemas que pueda encontrarse con sus modelos en funcionamiento. ' La arquitectura de una plataforma de aprendizaje automático que sirva para todos los casos. ' El desarrollo de sistemas de aprendizaje automático responsables. Chip Huyen es cofundadora de Claypot AI, una plataforma de aprendizaje automático en tiempo real. A través de su trabajo en NVIDIA, Netflix y Snorkel AI, ha ayudado a algunas de las organizaciones más grandes del mundo a desarrollar e implementar sus sistemas de aprendizaje automático. Chip basó este libro en sus apuntes para CS 329S: Diseño de Sistemas de Aprendizaje Automático, un curso que imparte en la Universidad de Stanford. 'Este es, sencillamente, el mejor libro que se puede leer sobre cómo construir, implementar y extender los modelos de aprendizaje automático en una empresa para lograr un impacto máximo'. -Josh Wills Ingeniero de software en WeaveGrid y exdirector de ingeniería de datos, Slack 'En un ecosistema floreciente pero caótico, esta visión de principios sobre el aprendizaje automático de principio a fin es tanto su mapa como su brújula: una lectura obligada para los profesionales dentro y fuera de los gigantes tecnológicos'. -Jacopo Tagliabue Director de IA, Coveo

Catalán

Diseño de sistemas de machine learning

Un planeta para todos es a la vez un antídoto contra la desesperación y una hoja de ruta hacia un futuro mejor. Hace cinco décadas, Los límites del crecimiento conmocionaron al mundo al mostrar que el crecimiento poblacional e industrial estaban empujando a la humanidad hacia un precipicio. Hoy el mundo reconoce que estamos al borde del precipicio: la Tierra ha cruzado múltiples fronteras planetarias mientras la desigualdad generalizada está provocando profundas inestabilidades en las sociedades.

Icaria

Icaria Editorial

Un planeta para todos. Una guía de supervivencia para la humanidad. Un informe para el club de roma

La Transición Energética se viene planteando en la actualidad como un problema de cambio de tecnologías energéticas basadas en los combustibles fósiles a otras llamadas renovables. Sin embargo, no se trata de una cuestión meramente técnica, sino que tiene unas repercusiones sociales, económicas y políticas de un descomunal alcance. Se trata, definitivamente, de un problema sistémico, de un problema de nuestra cultura, que necesita reconfigurarse profunda y rápidamente para, en primer lugar, evitar la extinción de toda la vida sobre el planeta, y al mismo tiempo para adaptar nuestra especie a unos nuevos modos de vida basados únicamente en los flujos de energía procedentes del Sol.

Breve historia de los agujeros negros (2024)

Mirabilis (2025)

Una ciudad en marte (2025)

Un ascensor al espacio (2018)

Cómo contar hasta infinito (2018)

Para entender a einstein (2017)

La conquista del cerebro (2017)

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

Consciencia más allá de la vida (2020)

Los árboles en lo visible e invisible (2025)

La ventaja de la ia (2025)

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

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

Analitica de datos con python para marketing digital (2024)

Inferencia y descubrimiento causal en python (2024)

Deep learning generativo (2024)

Desarrollo de aplicaciones con gpt-4 y chatgpt (2024)

100 Mitos de la ciencia (2012)

Sistemas de aprendizaje automatico machine learning (2022)

Python machine learning (2019)

Deep learning teoria y aplicaciones (2023)

Diseño de sistemas de machine learning (2023)

Un planeta para todos. Una guía de supervivencia para la humanidad. Un informe para el club de roma (2024)

Las verdades incomodas de la transición energetica (2024)