Desarrollo de Software ÁGIL

El desarrollo de software es una actividad diferente de toda la industria construida desde los tiempos de la revolución industrial. Las prácticas comunes en otras áreas de la ingeniería son ineficientes para el desarrollo de Software ya que un proyecto de software necesita un control empírico sobre el proceso. El software es un producto empírico, por lo que es un error adoptar procesos prescriptivos rígidos en proyectos de software, en cambio las metodologías ágiles reconocen la naturaleza empírica del software y están preparadas para acoger los cambios frecuentes, ofrecen rapidez...

Serge Tisseron responde en este libro a las preguntas fundamentales que todos los padres se plantean, a la vez que da pistas -y advertencias- para que los padres y los niños saquen partido de las imágenes y lo hagan conjuntamente.

Los investigadores, estudiantes o profesionales de la industria involucrados en temas de Aprendizaje Automático encontrarán en este libro una referencia de base sobre las tecnologías teórico-prácticas más avanzadas en dicho campo, proporcionadas por los diecinueve autores que han unido sus esfuerzos y elaborado sus contenidos. El libro proporciona los recursos teóricos necesarios para abordar problemas de distinta naturaleza relativos al Aprendizaje Automático y establece las pautas concretas para su aplicación a diversos problemas reales, que proporcionan una visión práctica de...

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...

En el libro se realiza el estudio de la evolución, implementación práctica, fundamentos y características de los diferentes modelos existentes de redes neuronales, así como el análisis exhaustivo de aquellos tipos de redes elegidos por su importancia y por representar cada uno de ellos un posible ámbito de aplicación: Perceptrón, ADALINE y MADALINE, Backpropagation, redes de Hopfield, ART, redes de Kohonen, Counterpropagation y las redes estocásticas conocidas como Máquinas de Boltzmann y de Cauchy. De todos ellos se presenta su arquitectura, funcionamiento, mecanismo de...