La capacidad de utilizar algoritmos para resolver problemas del mundo real es una habilidad imprescindible para cualquier desarrollador o programador. Este libro le ayudarÃ� no solo a desarrollar la capacidad de seleccionar y utilizar el mejor algoritmo para cada problema, sino también a entender cómo funciona.EmpezarÃ� con una introducción a los algoritmos y conocerÃ� varias técnicas para diseñarlos, antes de aprender a implementar diferentes tipos de algoritmos, con la ayuda de ejemplos prÃ�cticos. A medida que avance, aprenderÃ� sobre programación lineal y clasificación de pÃ�ginas y grÃ�ficos, y trabajarÃ� con algoritmos de aprendizaje automÃ�tico (Machine Learning) para comprender las matemÃ�ticas y la lógica que hay detrÃ�s de ellos. Los casos prÃ�cticos le mostrarÃ�n cómo aplicar estos algoritmos de forma óptima, antes de centrarse en los algoritmos de aprendizaje profundo y aprender sobre los distintos tipos de modelos de aprendizaje profundo (Deep Learning) y su uso prÃ�ctico.También conocerÃ� los modelos secuenciales modernos y sus variantes, algoritmos, metodologÃas y arquitecturas que se utilizan para implementar grandes modelos lingüÃsticos (LLM) como ChatGPT.Por último, tendrÃ� un primer contacto con las técnicas que permiten el procesamiento paralelo, lo que le permitirÃ� utilizar estos algoritmos para tareas de cÃ�lculo intensivo.Cuando acabe este libro, se habrÃ� convertido en un experto en la resolución de problemas informÃ�ticos del mundo real utilizando para ello una amplia gama de algoritmos.Con este libro aprenderÃ� a:- Diseñar algoritmos para resolver problemas complejos- Identificar las redes neuronales y las técnicas del aprendizaje profundo- Explorar estructuras de datos existentes y algoritmos incluidos en las bibliotecas de Python- Implementar algoritmos de grafos para la detección del fraude mediante el anÃ�lisis de redes- Profundizar en algoritmos mÃ�s avanzados para el procesamiento eficaz del lenguaje natural utilizando ejemplos reales- Crear un motor de recomendación que sugiera pelÃculas interesantes a los suscriptores- Comprender los conceptos de los modelos secuenciales de aprendizaje automÃ�tico y su papel fundamental en el desarrollo de LLM de vanguardia
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