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Universidad de Huelva
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Sociedades en cambio: Treinta años navegando desde la globalización hasta la era de la inteligencia artificialGualda Caballero, EstrellaEs un volumen colectivo que celebra los 30 años del grupo de investigación ESEIS y ofrece una panorámica crítica de las profundas transformaciones sociales desde mediados de los 90 hasta la actual era de la inteligencia artificial. A partir de 58 capítulos y más de 80 autoras y autores, el libro analiza, con enfoque interdisciplinar, la evolución de la cultura académica y la universidad, los cambios en género, cuidados y diversidades sexuales, el papel de los medios y las redes en la polarización política, las migraciones y las fronteras, la crisis ecológica y los debates sobre sostenibilidad y bienestar, las transformaciones educativas, el impacto social y epistemológico de la inteligencia artificial, las mutaciones del territorio, la economía y las ciudades, así como nuevos y viejos problemas sociales y las políticas públicas que intentan darles respuesta. En conjunto, propone leer estas tres décadas como un tiempo de cambio acelerado en el que la investigación social se concibe como herramienta para comprender la complejidad, cuestionar desigualdades y orientar la acción hacia sociedades más justas y sostenibles.- Deep LearningPérez Borrero, Isaac; Gegundez Arias, Emilio ManuelEn los últimos años, el deep learning ha supuesto una auténtica revolución en el campo de la inteligencia artificial. Los resultados alcanzados tanto en aplicaciones científico-tecnológicas cómo económicas y sociales han propiciado que la demanda de especialistas en esta materia aumente de forma exponencial así cómo los recursos para su aprendizaje. Sin embargo, hoy día la mayoría de los recursos existentes se centran en la aplicación práctica de las técnicas, pasando por alto los conceptos básicos que son imprescindibles para llegar a comprender esta tecnología. Este libro ofrece una introducción actualizada al deep learning desde una perspectiva diferente. En concreto, se centra en los fundamentos y los conceptos básicos necesarios para conocer el funcionamiento de estos modelos, que son independientes del lenguaje de programación y las librerías utilizadas. Para ello, partiendo de una perspectiva histórica, que dota de contexto los conceptos estudiados, aborda los principales modelos de deep learning junto con las pautas y técnicas a seguir para su entrenamiento.
