Biblioteca Digital de aprendizaje

Este documento corresponde a la especificación LAS R14, publicada por la ASPRS (American Society for Photogrammetry and Remote Sensing).

Este libro ofrece una cobertura amplia del campo del aprendizaje automático (machine learning), utilizando como marco unificador el modelado probabilístico y la teoría de decisiones bayesiana. Se destaca un enfoque práctico en Python que sustituye el lenguaje Matlab por Python, empleando bibliotecas estándar como NumPy, Scikit-learn, JAX, PyTorch, TensorFlow y PyMC.

Este libro aborda el campo del aprendizaje automático, centrado en el estudio de los algoritmos informáticos que permiten a los programas mejorar automáticamente a través de la experiencia. De forma concreta se puede encontrar: Fundamentos teóricos y algoritmos clave: Presenta los conceptos centrales que forman el núcleo del área, integrando nociones de estadística, inteligencia artificial y teoría de la información con una cobertura equilibrada entre teoría y práctica.

El libro aborda el aprendizaje estadístico, presentado como un conjunto fundamental de herramientas para analizar, interpretar y dar sentido a conjuntos de datos complejos en un entorno donde la recolección de datos ha aumentado a gran escala. Se puede encontrar un enfoque accesible y aplicado, laboratorios prácticos con R a partir del Capítulo 2, y Estructura académica flexible para ser utilizado como libro de texto en cursos de hasta dos semestres, adaptándose a estudiantes universitarios avanzados, de maestría o a profesionales de diversas áreas que necesiten analizar datos en sus respectivos campos.

El libro “Deep Learning with Python”, corresponde a la segunda edición, escrito por François Chollet y publicado en 2021, considerado una de las referencias principales en el ámbito de la Inteligencia Artificial contemporánea. De forma general trata aspectos como: Manual de la biblioteca Keras, Democratización de la tecnología y Actualización del campo.

El documento "ON THE OPORTUNITIES" se centra en analizar el surgimiento de un nuevo paradigma en la inteligencia artificial basado en los modelos fundacionales (foundation models).