cuevas erik (150 Ergebnisse)

Softcover. Zustand: Comme neuf. Ammareal reverse jusqu'à 15% du prix net de cet article à des organisations caritatives. ENGLISH DESCRIPTION Book Condition: Used, As new. Ammareal gives back up to 15% of this item's net price to charity organizations.

Zustand: New. Idioma/Language: Español. Optimización. Algoritmos programados con MATLAB es un libro de texto para estudiantes y profesionales en las áreas de ciencias de la computación, inteligencia artificial, investigación de operaciones, matemáticas aplicadas y control de calidad. El principal objetivo de este libro es brindar una visión unificada de los métodos de cómputo evolutivo, de tal forma que se presentan los principios de diseño así como los operadores de los enfoques evolutivos fundamentales, además de que se considera su implementación por medio de la programación con MATLAB. El lector conocerá los conceptos necesarios para desarrollar y modificar los métodos de cómputo evolutivo con el fin de obtener los desempeños adecuados a las necesidades específicas de los problemas de optimización que normalmente surgen en varios nichos y proyectos industriales, entre otros ámbitos. Los diferentes algoritmos y métodos de cómputo evolutivo que presenta la optimización. El ciclo de cada algoritmo, así como su inicialización, cruza y mutación. Un enfoque amplio hacia la identificación de los pseudocódigos y los diagramas de flujo propios de cada algoritmo. Erik Valdemar Cuevas Jiménez. Es Ingeniero en Comunicaciones y Electrónica por parte de la Universidad de Guadalajara, Maestro en Electrónica Industrial por el ITESO y Doctor en Inteligencia Artificial por la Universidad Libre de Berlín (FUBerlín), en Alemania. Diego Alberto Oliva Navarro. Ingeniero en Electrónica y Computación por el Centro de Enseñanza Técnica Industrial y Maestro en Ciencias en Ingeniería Electrónica y Computación por el Centro Universitario de Ciencias Exactas e Ingenierías de la Universidad de Guadalajara, en México. Doctor en Ingeniería Informática por la Universidad Complutense de Madrid, en España. Margarita Arimatea Díaz Cortés. Recibió el grado en Ingeniera Biomédica en la Universidad de Guadalajara y el grado de Maestra en Ciencias de la Ingeniería Electrónica y Computación por la misma institución. Actualmente estudia el doctorado en Ciencias Computacionales en la Universidad Libre de Berlín. José Valentín Osuna Enciso. Estudió Ingeniería en Electrónica en el Instituto Tecnológico del Mar en Sinaloa, la Maestría en Ciencias en Ingeniería Electrónica y Computación en el Centro Universitario de Ciencias Exactas e Ingenierías de la Universidad de Guadalajara, y el Doctorado en Ciencias de la Computación por el Centro de Investigación en Computación del Instituto Politécnico Nacional. *** Nota: Los envíos a España peninsular, Baleares y Canarias se realizan a través de mensajería urgente. No aceptamos pedidos con destino a Ceuta y Melilla.

Zustand: New. Idioma/Language: Español. Las imágenes representan una de las formas de transmitir información con mayor potencial. En esta obra se presentan los conceptos y técnicas fundamentales del procesamiento digital de imágenes, esto es, se expone la teoría y la práctica de temas básicos y avanzados de los sistemas de visión artificial, todo esto con el fin de que: Conozca los conceptos y técnicas de análisis del procesamiento digital de imágenes. Aprenda las técnicas algorítmicas asociadas al procesamiento digital de imágenes y su programación en MATLAB. Aplique el conocimiento y ejecución de los algoritmos usados para la manipulación, mejoramiento, realzado y detección de imágenes. Erik Cuevas es Ingeniero en Comunicaciones y Electrónica por parte de la Universidad de Guadalajara, Maestro en Electrónica Industrial por el ITESO y Doctor en Inteligencia Artificial por la Universidad Libre de Berlín (FU-Berlín) en Alemania; actualmente, es miembro del Sistema Nacional de Investigadores Nivel II en el área del cómputo evolutivo y sus aplicaciones al procesamiento de imágenes. Margarita Díaz Cortés es Ingeniera Biomédica y Maestra en Ciencias de la Ingeniería Electrónica y Computación por parte de la Universidad de Guadalajara; actualmente, realiza su doctorado en Ciencias Computacionales en la Universidad Libre de Berlín. José Octavio Camarena Méndez es Ingeniero Electrónico con especialidad en Instrumentación Biomédica por parte del Instituto Tecnológico de Morelia (ITM) y Maestro en Ciencias en Ingeniería Electrónica y Computación por la Universidad de Guadalajara; actualmente, estudia el doctorado en Ciencias de la Electrónica y Computación en el Centro Universitario de Ciencias Exactas e Ingenierías. *** Nota: Los envíos a España peninsular, Baleares y Canarias se realizan a través de mensajería urgente. No aceptamos pedidos con destino a Ceuta y Melilla.

Zustand: New. Idioma/Language: Español. *** Nota: Los envíos a España peninsular, Baleares y Canarias se realizan a través de mensajería urgente. No aceptamos pedidos con destino a Ceuta y Melilla.

Zustand: New. Idioma/Language: Español. El Machine Learning representa una herramienta importante para la exploración y la extracción de conocimiento. Su principal objetivo es construir modelos que permitan describir posibles patrones estructurales en la información a partir de los datos, con el objetivo de tomar decisiones o hacer predicciones. En la última década, el número de usuarios de Machine Learning ha crecido de forma espectacular, pero muchos han presentado grandes dificultades a la hora de generar un plan adecuado que les permita pasar de los conceptos fundamentales a la solución de problemas en sus áreas de interés. El objetivo de este libro es brindar una visión particular de los principales métodos de Machine Learning y de su implementación, es decir, proveer de los principales conceptos en los que se basan estos métodos y aplicarlos a problemas típicos del procesamiento de datos. El libro se fundamenta en MATLAB, el cual es considerado hoy en día como un estándar en la programación científica e industrial. MATLAB contiene, dentro de sus funciones, poderosos métodos numéricos que pueden ser adaptados a aplicaciones particulares. Bajo estas condiciones, el usuario puede estar más concentrado en la estructura de su aplicación que en la programación misma. Asimismo, el libro es el resultado de un desmantelamiento completo del plan de estudios estándar del Machine Learning en sus componentes más fundamentales, así como de un reensamblaje de esas piezas, cuidadosamente pulidas y organizadas. Contiene descripciones intuitivas y, a su vez, rigurosas de los conceptos imprescindibles para analizar información a partir de datos. Todo esto deviene en una lectura que le permitirá: - Entender los principales conceptos en los que se basa el Machine Learning. - Implementar los métodos de Machine Learning. - Usar los diferentes recursos online que incluyen código fuente y bases de datos. - Comprender las principales técnicas de programación con MATLAB orientadas a la implementación de aplicaciones de Machine Learning. Sin importar si tiene poca o mucha experiencia en programación, con este libro obtendrá las habilidades teóricas y prácticas para emplear el Machine Learning en su totalidad. Hágase con su ejemplar y descubra los detalles estructurales de la información de sus propios proyectos para predecir y manipular con precisión su comportamiento futuro. *** Nota: Los envíos a España peninsular, Baleares y Canarias se realizan a través de mensajería urgente. No aceptamos pedidos con destino a Ceuta y Melilla.

Zustand: Nuevo. Tratamiento de imagenes con matlab editado por Marcombo.

Zustand: New. Idioma/Language: Español. Este libro fue escrito para estudiar el área de la robótica y la programación mediante proyectos con robots MINDSTORMS de LEGO®. Cada capítulo presenta interesantes proyectos, sencillos de comprender y que han sido organizados para que el lector pueda avanzar gradualmente hasta desarrollar implementaciones con un mayor nivel de complejidad. El material puede ser usado para la ejecución particular de un proyecto de robótica, mecatrónica, automatización, control, programación o también como fundamento para introducir y reforzar conocimientos en las áreas de computación, informática, electrónica, mecánica, matemáticas, física, etc. , motivando a los lectores en la utilización de la robótica para la generación de ideas innovadoras, que se materialicen rápidamente en prototipos de robots que posean el potencial de solución a algunos problemas científicos e industriales. Por otro lado, también el material ha sido estructurado como apoyo en la impartición de cursos y talleres de robótica o para que cualquier estudiante explore, autoaprenda y desarrolle sus capacidades en el uso de esta tecnología. El libro ha sido pensado para entusiastas de la tecnología, estudiantes de primaria, secundaria, bachillerato, universidad y hasta científicos del área. Para esto se organizó en capítulos en los que los proyectos se desarrollan utilizando distintos lenguajes de programación que permiten explotar diferentes grados de complejidad de la plataforma robótica. Entre estos lenguajes algunos son abiertos y gratuitos, otros son gráficos (NXT-G), algunos basados en plataformas en lenguaje C (NXC y ROBOTC®) o Java (lejosNXJ). Se trabaja también la plataforma probablemente de mayor uso por la comunidad científica-técnica, el Matlab®/Simulink® (ECROBOT y el Toolbox MATLAB® RWTH). Daniel Zaldivar Navarro. Doctor en Robótica e Inteligencia Artificial por la Universidad libre de Berlín, sus líneas de investigación son el control de robots y el procesamiento digital de imágenes en robots. Erik Cuevas Jiménez. Doctor en Robótica y Visión Artificial por la Universidad libre de Berlín, sus líneas de investigación son las técnicas inteligentes y bioinspiradas aplicadas al procesamiento digital de imágenes en robots. Marco Antonio Perez Cisneros. Doctor en Robótica por UMIST, Reino Unido, sus líneas de investigación son la robótica y el control visual en robots. *** Nota: Los envíos a España peninsular, Baleares y Canarias se realizan a través de mensajería urgente. No aceptamos pedidos con destino a Ceuta y Melilla.

1st ed. 2020. XIV, 297 p. Hardcover. Versand aus Deutschland / We dispatch from Germany via Air Mail. Einband bestoßen, daher Mängelexemplar gestempelt, sonst sehr guter Zustand. Imperfect copy due to slightly bumped cover, apart from this in very good condition. Stamped. Studies in Computational Intelligence, 854. Sprache: Englisch.

XII, 221 p. Hardcover. Versand aus Deutschland / We dispatch from Germany via Air Mail. Einband bestoßen, daher Mängelexemplar gestempelt, sonst sehr guter Zustand. Imperfect copy due to slightly bumped cover, apart from this in very good condition. Stamped. Studies in Computational Intelligence. Volume 822. Sprache: Englisch.

Zustand: Nuevo. El Machine Learning representa una herramienta importante para la exploración y la extracción de conocimiento. Su principal objetivo es construir modelos que permitan describir posibles patrones estructurales en la información a partir de los datos, con el objetivo de tomar decisiones o hacer predicciones. En la última década, el número de usuarios de Machine Learning ha crecido de forma espectacular, pero muchos han presentado grandes dificultades a la hora de generar un plan adecuado que les permita pasar de los conceptos fundamentales a la solución de problemas en sus áreas de interés. El objetivo de este libro es brindar una visión particular de los principales métodos de Machine Learning y de su implementación, es decir, proveer de los principales conceptos en los que se basan estos métodos y aplicarlos a problemas típicos del procesamiento de datos. El libro se fundamenta en MATLAB, el cual es considerado hoy en día como un estándar en la programación científica e industrial. MATLAB contiene, dentro de sus funciones, poderosos métodos numéricos que pueden ser adaptados a aplicaciones particulares. Bajo estas condiciones, el usuario puede estar más concentrado en la estructura de su aplicación que en la programación misma. Asimismo, el libro es el resultado de un desmantelamiento completo del plan de estudios estándar del Machine Learning en sus componentes más fundamentales, así como de un reensamblaje de esas piezas, cuidadosamente pulidas y organizadas. Contiene descripciones intuitivas y, a su vez, rigurosas de los conceptos imprescindibles para analizar información a partir de datos. Todo esto deviene en una lectura que le permitirá: - Entender los principales conceptos en los que se basa el Machine Learning. - Implementar los métodos de Machine Learning. - Usar los diferentes recursos online que incluyen código fuente y bases de datos. - Comprender las principales técnicas de programación con MATLAB orientadas a la implementación de aplicaciones de Machin.

Zustand: New. This is a Brand-new US Edition. This Item may be shipped from US or any other country as we have multiple locations worldwide.

Zustand: Nuevo. Intenligenci artificial y computacional. Teoría y prácticas con Python editado por Ra-ma.

Zustand: New.

hardcover. Zustand: Very Good.

hardcover. Zustand: Very Good.

Zustand: New. This is a Brand-new US Edition. This Item may be shipped from US or any other country as we have multiple locations worldwide.

Zustand: New. This is a Brand-new US Edition. This Item may be shipped from US or any other country as we have multiple locations worldwide.

Zustand: New. In.

Zustand: New.

Zustand: New.

Zustand: New.

Hardcover. Zustand: Brand New. 221 pages. 9.45x6.61x9.69 inches. In Stock.

Zustand: New.

Gebunden. Zustand: New.

HRD. Zustand: New. New Book. Shipped from UK. Established seller since 2000.

Zustand: New.

Zustand: New.

HRD. Zustand: New. New Book. Shipped from UK. Established seller since 2000.

Paperback. Zustand: Brand New. 260 pages. 10.00x7.00x0.75 inches. In Stock.

Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This textbook provides readers with the knowledge and practical skills necessary to understand, design, and construct their own functional DC motors using 3D printing technology. The authors provide a clear and accessible introduction to the fundamental concepts of DC motors, explaining how they work, their different types, and their applications in a way that is easy for readers with limited technical background to understand. The book bridges the gap between theoretical knowledge and practical application, so that readers see how theoretical concepts translate into real devices. The authors guide readers through the process of building their own DC motors, using 3D printing technology. Readers can gain hands-on experience creating functional devices, using the step-by-step instructions, illustrations, and diagrams. The authors' focus on 3D printing enables readers to explore the field of customization, so they can adapt motor designs to fit their specific needs, whether for a project, a prototype, or an application.