Sistemas de aprendizaje automático

Descripción

Esta obra aborda los contenidos relativos al módulo profesional Sistemas de aprendizaje automático del Curso de especialización en Inteligencia Artificial y Big Data, según Real Decreto 279/2021, de 20 de abril.El contenido que se desarrolla en este libro respeta los resultados de aprendizaje y los criterios de evaluación del título, que se afrontan desde una perspectiva concordante con todos los itinerarios de ingreso que contempla la ley. Asimismo, introduce modelos y librerías aceleradas por CUDA compatibles con la plataforma mecatrónica NVIDIA JETSON, y con ordenadores convencionales, lo que pone al alcance de los alumnos un completo material sobre sistemas de aprendizaje automático con aceleración por GPU.A lo largo de este manual, se han empleado las librerías de aprendizaje automático convencionales como el Scikit-learn para sistemas supervisados o no supervisados, y librerías como cuML o cuDF que imitan a las anteriores pero incluyendo aceleración GPU. Esto la convierte en la primera obra documentada en castellano sobre programación con la SDK nVidia DIGITS y RAPIDS, lo que permite el empleo de las unidades on the Edge JETBOT para el entrenamiento e inferencia de clasificadores de imágenes, y otras labores atractivas para un público que, después de haber pasado por el mercado laboral, vuelve a los centros docentes para adquirir nuevas destrezas que se implementan en este módulo, o bien, desea continuar estudios en este campo.En cada unidad, destacan elementos tales como esquemas, gráficos, imágenes, ejemplos, ejercicios resueltos y actividades prácticas que facilitan la asimilación de los conceptos estudiados, ayudando al alumno en su proceso de enseñanza-aprendizaje. Al final de cada unidad, se sintetizan sus aspectos fundamentales, se propone un cuestionario tipo test y actividades teórico-prácticas a desarrollar por el estudiante.El libro se complementa con una guía didáctica, exclusiva para docentes, que incluye la programación de módulo y la del aula, la solución de las actividades propuestas, así como recursos didácticos y actividades de ampliación que el profesor podrá utilizar como material adicional para atender las diferentes necesidades formativas en sus clases.Fernando Sánchez Lasheras: ingeniero industrial, doctor ingeniero por la Universidad de Oviedo. Actualmente es profesor titular adscrito al área de Matemática Aplicada del Departamento de Matemáticas de la Universidad de Oviedo. Ha publicado más de 100 artículos científicos, la mayoría de ellos relacionados con aplicaciones de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en campos tales como las Ciencias de la Salud y la Ingeniería. Además, es autor de varios libros relacionados con el Análisis Numérico.Carlos Rodriguez Muiños: ingeniero industrial, doctor ingeniero y magister en formación del profesorado de Educación Secundaria Obligatoria, Bachillerato y Formación Profesional por la Universidad de Oviedo, y en Simulación numérica en la Ingeniería por la Universidad Politécnica de Madrid. Ha trabajado como profesor asociado para la Universidad de Oviedo en proyectos de investigador en inteligencia artificial y como profesor de secundaria de formación profesional en Automática y Robótica Industrial en la Consejería de Educación del Principado de Asturias. Es miembro del programa NVIDIA DLI UNIVERSITY AMBASSADOR PROGRAM y colabora con el DLI en la impartición de cursos de inteligencia artificial.Luis Alfonso Menéndez García: ingeniero Industrial por la Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales de Gijón (Universidad de Oviedo) y doctor por la Universidad de León. Actualmente desarrolla su actividad profesional como ingeniero de procesos especiales en el departamento de ingeniería de I+D de una importante empresa multinacional. Colabora en la investigación relacionada con el campo de aprendizaje automático con las Universidades de Oviedo y León.