50 algoritmos que todo programador debe conocer

Sinopsis del producto

La capacidad de utilizar algoritmos para resolver problemas del mundo real es una habilidad nimprescindible para cualquier desarrollador o programador. Este libro le ayudará no solo a desarrollar la ncapacidad de seleccionar y utilizar el mejor algoritmo para cada problema, sino también a entender cómo nfunciona. nEmpezará con una introducción a los algoritmos y conocerá varias técnicas para diseñarlos, antes de naprender a implementar diferentes tipos de algoritmos, con la ayuda de ejemplos prácticos. A medida nque avance, aprenderá sobre programación lineal y clasificación de páginas y gráficos, y trabajará con nalgoritmos de aprendizaje automático (Machine Learning) para comprender las matemáticas y la lógica nque hay detrás de ellos. nLos casos prácticos le mostrarán cómo aplicar estos algoritmos de forma óptima, antes de centrarse en nlos algoritmos de aprendizaje profundo y aprender sobre los distintos tipos de modelos de aprendizaje nprofundo (Deep Learning) y su uso práctico. nTambién conocerá los modelos secuenciales modernos y sus variantes, algoritmos, metodologías y narquitecturas que se utilizan para implementar grandes modelos lingüísticos (LLM) como ChatGPT. nPor último, tendrá un primer contacto con las técnicas que permiten el procesamiento paralelo, lo que le npermitirá utilizar estos algoritmos para tareas de cálculo intensivo. nCuando acabe este libro, se habrá convertido en un experto en la resolución de problemas informáticos ndel mundo real utilizando para ello una amplia gama de algoritmos. nCon este libro aprenderá a: n– Diseñar algoritmos para resolver problemas complejos n– Identificar las redes neuronales y las técnicas del aprendizaje profundo n– Explorar estructuras de datos existentes y algoritmos incluidos en las bibliotecas de Python n– Implementar algoritmos de grafos para la detección del fraude mediante el análisis de redes n– Profundizar en algoritmos más avanzados para el procesamiento eficaz del lenguaje natural nutilizando ejemplos reales n– Crear un motor de recomendación que sugiera películas interesantes a los suscriptores n n– Comprender los conceptos de los modelos secuenciales de aprendizaje automático y su papel nfundamental en el desarrollo de LLM de vanguardia n nCONTENIDO nÍndice de Contenidos nPrefacio xxix nSección I: Fundamentos y algoritmos básicos 1-24 nCapítulo 1: Descripción general de los algoritmos nSección I: Fundamentos y algoritmos básicos 25- n53 nCapítulo 2: Estructuras de datos utilizadas en nalgoritmos nSección I: Fundamentos y algoritmos básicos 55- n77 nCapítulo 3: Algoritmos de ordenación y búsqueda nSección I: Fundamentos y algoritmos básicos 79- n107 nCapítulo 4: Diseño de algoritmos nSección I: Fundamentos y algoritmos básicos 109- n139 nCapítulo 5: Algoritmos de grafos nSección II: Algoritmos de aprendizaje automático n141-185 nCapítulo 6: Algoritmos de aprendizaje nautomático no supervisado nSección II: Algoritmos de aprendizaje automático n187-248 nCapítulo 7: Algoritmos tradicionales de naprendizaje supervisado nSección II: Algoritmos de aprendizaje automático n249-287 nCapítulo 8: Algoritmos de redes neuronales nSección II: Algoritmos de aprendizaje automático n289-309 n nCapítulo 9: Algoritmos para el procesamiento del nlenguaje natural nSección II: Algoritmos de aprendizaje automático n311-343 nCapítulo 10: Modelos secuenciales nSección II: Algoritmos de aprendizaje automático n345-369 nCapítulo 11: Algoritmos avanzados de modelos nsecuenciales nSección III: Temas avanzados 371-407 nCapítulo 12: Motores de recomendación nSección III: Temas avanzados 409-435 nCapítulo 13: Estrategias algorítmicas para el ntratamiento de datos nSección III: Temas avanzados 437-456 nCapítulo 14: Criptografía nSección III: Temas avanzados 457-474 nCapítulo 15: Algoritmos a gran escala

9786075763484

Ahmad, Imran