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Aprendizaje Automático y Profundo en PYTHON Una mirada hacia la inteligencia artificial por Pineda Pertuz, Carlos M.

Big Data por López Fandiño, Víctor

Tabla de Contenidos: “…capítulo 1. big data: del dato a la información -- capítulo 2. arquitecturas y patrones para big data -- capítulo 3. sistemas de almacenamiento -- capítulo 4. procesamiento de datos por lotes -- capítulo 5. gestión de eventos en tiempo real -- capítulo 6. análisis descriptivo: exploración de los datos -- capítulo 7. análisis predictivo: minería de datos -- capítulo 8. análisis prescriptivo: modelos de optimización. -- capítulo 9. análisis cognitivo: inteligencia artificial -- capítulo 10. gestión y gobierno del dato y sus activos.…”

Dibujo Técnico en Ingeniería Mecatrónica Teoría, test y problemas por Cristóbal Irigoyen, Félix Ángel

Tabla de Contenidos: “…Sistemas diédrico -- Aplicaciones del sistema diédrico -- Dibujo teórico -- Dibujo practico -- Cortes y secciones -- Conjuntos y despieces -- Dibujo de proyectos -- Preguntas de test -- Apéndice.…”

Psicología de la Creatividad Perspectivas contemporáneas por Romo, Manuela

Tabla de Contenidos: “…primera parte: el misterio del genio -- segunda parte: los productos creativos -- tercera parte: las explicaciones de la creatividad -- cuarta parte: el pensamiento creador -- quinta parte: los motivos para crear -- sexta parte: la personalidad.…”

Métodos Normalizados para el Análisis de Aguas Potables y Residuales por Clesceri, Lenore S.

Tabla de Contenidos: “…garantía de calidad -- calidad de datos -- desarrollo y evaluación de mét0b0s -- expresión de resultados -- toma y conservación de muestras -- instrumental, reactivos y técnicas de laboratorio -- agua de calidad para reactivos – seguridad -- propiedades físicas y de agregación -- control de calidad – aspecto – color – turbidez – olor – gusto – acidez – alcalinidad -- saturación de carbonato cálcico(propuesta) – dureza – conductividad – salinidad -- materias flotables – sólidos – temperatura -- pruebas en lodos -- gas digestor de lodo -- sobresaturación de gas disuelto -- determinación de metales -- control de calidad -- tratamiento preliminar de muestras -- determinación de metales por espectrometría de absorción atómica -- determinación de metales por espectrometría de absorción atómica de llama -- determinación de metales porespectrometría de absorción atómicade vapor frío -- determinación de metales porespectrometría de absorción atómicaelectrotermia -- determinación de metales por generación de hidruros/espectrometría de absorción atómica -- determinación de metales por espectroscopia de emisión de plasma -- ai aluminio -- ai aluminio – arsénico – bario – berilio – bismuto – cadmio – calcio – cesio – cromo – cobalto – cobre -- oro – iridio – hierro – plomo – litio -- magnesio – manganeso – mercurio – molibdeno – níquel – osmio – paladio – platino – potasio – renio – rodio – retenlo – selenio – plata – sodio -- estroncio -- estroncio – torio – estaño – titanio – vanadio – zinc -- determinación de constituyentes inorgánicos no metálicos -- control de calidad - - determinación de aniones mediante cromatografía de iones -- boro – bromuro -- dióxido de carbono – cianuro.…”

Modelado Matemático para Ciencias Ambientales por Caballero Cárdenas, Celia

Iniciación a la Arquitectura La carrera y el ejercicio de la profesión por Muñoz Cosme, Alfonso

Planeación y Programación y Control de obras de Construcción Incluye programación y control con MS Project por Olmedo Montoya Vallecilla, Jorge

Modelado BIM con Autodesk Civil 3D por Renard Julián, Eduardo J.

Inteligencia Artificial Aplicada a la Ingeniería: Del Machine Learning al Chatgpt por Gamboa Cruzado, Javier

Big Data. Analítica de Datos por López Fandiño, Víctor

Tabla de Contenidos: “…capítulo 1. big data: del dato a la información -- capítulo 2. arquitecturas y patrones para big data -- capítulo 3. sistemas de almacenamiento -- capítulo 4. procesamiento de datos por lotes -- capítulo 5. gestión de eventos en tiempo real -- capítulo 6. análisis descriptivo: exploración de los datos -- capítulo 7. análisis predictivo: minería de datos -- capítulo 8. análisis prescriptivo: modelos de optimización -- capítulo 9. análisis cognitivo: inteligencia artificial -- capítulo 10. gestión y gobierno del dato y sus activos.…”

Machine Learning e Inteligencia Artificial por Ramirez Gil, Wilmar Alonso

Big Data para Ingenierías por López Fandiño, Víctor

Tabla de Contenidos: “…capítulo 1. big data: del dato a la información -- capítulo 2. arquitecturas y patrones para big data -- capítulo 3. sistemas de almacenamiento -- capítulo 4. procesamiento de datos por lotes -- capítulo 5. gestión de eventos en tiempo real -- capítulo 6. análisis descriptivo: exploración de los datos -- capítulo 7. análisis predictivo: minería de datos -- capítulo 8. análisis prescriptivo: modelos de optimización -- capítulo 9. análisis cognitivo: inteligencia artificial -- capítulo 10. gestión y gobierno del dato y sus activos.…”

Hydraulics in Civil and Environmental Engineering por Chadwick, Andrew

Tabla de Contenidos: “…Principles and basic aplications – principles of fluid flow – behavior of real fluids – flow in pipes and closed conduits – open channel flow – pressure surge in pipelines – hydraulic machines – wave theory – sediment transport – flood hydrology – dimensional analysis and the theory of physical models – pipeline systems – hydraulic structures – computational hydraulics – river and canal engineering – coastal engineering.…”

Psicología del Pensamiento por Gonzáles Labra, María José

Tabla de Contenidos: “…Psicología del Pensamiento: Esbozo Histórico -- Capítulo 2.Psicología del razonamiento -- Capítulo 3.Inducción categórica -- Capítulo 4.Razonamiento silogístico: categórico y transitivo -- Capítulo 5.Razonamiento condicional - Capítulo6.Razonamiento probabilístico -- Capítulo 7.Toma de decisions -- Capítulo 8.Solución de problemas -- Capítulo 9. …”

Grandes Modelos de Lenguaje Conceptos, técnicas y aplicaciones por Abutridy, John Atkinson

Tabla de Contenidos: “…CAPÍTULO 1Inteligencia artificial generativa -- Funcionamiento de la IA generativa -- Focos de la IA generativa – Aplicaciones -- Modelos de lenguaje generativos – Conclusiones -- CAPÍTULO 2 Introducción -- Modelos de lenguaje autorregresivos -- Modelos de lenguaje estadísticos -- Modelos de lenguaje neuronales -- Modelos de lenguaje preentrenados --Grandes modelos de lenguaje -- Modelos de embeddings de palabras -- Redes neuronales recurrentes -- Redes neuronales recurrentes simples -- Redes de memoria a corto-largo plazo – Autoencoders -- Cuello de botella de la información -- Variables latentes -- Arquitectura de un Autoencoder -- Tipos de Autoencoders -- Redes adversarias generativas -- Modelos de atención -- Problema del encoder-decoder -- Atención en modelos de secuencia – Transformers -- Capa del encoder -- Codificación posicional -- Conexiones residuales -- Capa del decoder -- Capa lineal y SoftMax -- Entrenamiento – Inferencia -- Función de pérdida –Conclusiones -- CAPÍTULO 3 Introducción -- Habilidades emergentes -- Técnicas de mejoramiento de capacidades -- Corpus comunes -- Tipos de entrenamiento -- Tipos de aprendizaje -- Tipos de tokenización -- BERT – Funcionamiento -- Arquitectura -- Entrada del modelo -- Salida del modelo -- Modelos preentrenados basados en BERT GPT -- El modelo GPT y GPT-2 -- El modelo GPT-3 -- El modelo GPT-4 -- Reinforcement Learning from Human Feedback Vocabulario -- Entrenamiento -- PaLM-2 -- LLaMA -- Datos de preentrenamiento -- Arquitectura -- Objetivos y métricas --Preentrenamiento de LaMDA -- MEGATRON -- Datos de entrenamiento --CAPÍTULO 4 – Introducción -- Tareas de evaluación -- Tareas básicas de evaluación -- Tareas avanzadas de evaluación -- Tareas de cumplimiento de regulaciones -- Métricas y puntos de referencia -- Datasets de Benchmark -- SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) -- GLUE (General Language Understanding Evaluation) -- SNLI (Stanford Natural Language Inference) -- ARC (Abstraction and Reasoning Corpus) -- Evaluación de LLM -- CAPÍTULO 5 -- Clasificación de sentimientos -- Búsqueda semántica en textos --Razonamiento con agentes de lenguaje -- Inferencia causal -- Acceso a bases de datos en lenguaje natural -- Cargando y preguntando por datos propios -- Realizando ajuste fino de un modelo con datos propios -- Diseño y optimización de prompts -- Sistema conversacional ChatGPT -- Sistema conversacional -- CAPÍTULO 6 -- Habilidades emergentes -- LLM en producción -- Alineación entre humanos y LLM -- Ética -- Aspectos regulatorios –Complejidad -- Riesgos –Limitaciones – Conclusiones.…”

Programación de Inteligencia Artificial por Menéndez García, Luis Alfonso

Analista de BIG DATA y Científico de Datos por López Fandiño, Víctor

Tabla de Contenidos: “…capítulo 1. big data: del dato a la información -- capítulo 2. arquitecturas y patrones para big data -- capítulo 3. sistemas de almacenamiento -- capítulo 4. procesamiento de datos por lotes -- capítulo 5. gestión de eventos en tiempo real -- capítulo 6. análisis descriptivo: exploración de los datos -- capítulo 7. análisis predictivo: minería de datos -- capítulo 8. análisis prescriptivo: modelos de optimización -- capítulo 9. análisis cognitivo: inteligencia artificial -- capítulo 10. gestión y gobierno del dato y sus activos.…”

Principios de Ciencias Ambientales Investigación y aplicaciones por Cunningham, William P.

Tabla de Contenidos: “…Comprender nuestro medio ambiente -- Sistemas del medio ambiente: materia, energía y vida -- Evolución, interacciones entre especies y comunidades biológicas -- Poblaciones humanas -- Biomas y biodiversidad -- Conservación del medio ambiente: bosques, pastizales, parques y reservas naturales -- Alimentación y agricultura -- Salud ambiental y toxicología -- El clima -- Contaminación del aire -- El agua: recursos y contaminación -- Geología ambiental y recursos de la Tierra – Energía -- Residuos sólidos y peligrosos -- Política ambiental y sostenibilidad -- Economía y urbanización.…”

Introducción al Aprendizaje Automático con Orange por Casas, José Manuel

Tabla de Contenidos: “…Introducción a Orange y su entorno de trabajo -- Conceptos fundamentales del aprendizaje automático -- Análisis de bases de datos -- Visualización de datos -- Redes neuronales artificiales -- Las máquinas de vectores de soporte -- Métodos combinados (ensemble).…”