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Hinatsuba

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  • Autor: Koichi Masahara

    Traducción: Marina Caballero Rosado

    Páginas: 280

    Editorial: Alfaomega – Quaterni

     

    ISBN: 9788412586343 Categoría:

    Descripción

    Este libro es una emocionante obra que cuenta la historia de una joven samurai en el Japón de finales de Edo. Con dedicación y esfuerzo, ella se ha comprometido a perfeccionar su dominio de las artes marciales. Sin embargo, su vida cambia cuando uno de sus compañeros de dojo le declara su amor inesperadamente.

    Ante esta situación, la protagonista se enfrenta a una difícil decisión: ¿ocupar el papel que se espera de una mujer en la sociedad japonesa de la época o seguir su camino como guerrera? En un país que se encuentra en un período turbulento y decisivo de su historia, la joven samurai deberá tomar una decisión que cambiará su vida para siempre.

    Este libro es una mezcla de aventura, romance y drama histórico, que nos lleva a través del Japón feudal en una época llena de cambios y conflictos. El autor ha creado una trama emocionante que te mantendrá enganchado hasta el final. La historia de la joven samurai es un ejemplo de determinación y valentía, y una lección sobre cómo enfrentar los desafíos y decisiones difíciles en la vida. Sin duda, este libro es una obra imprescindible para los amantes de la cultura japonesa y la literatura histórica.

    Masahara Koichi
    Nacido en Kioto en 1967, debutó como mangaka en 1999. En 2011 recibió el premio en la categoría Nuevo Talento del Japan Media Arts Festival en la sección manga. Best-seller indiscutible en su país, alabado por crítica y público gracias a su estilo que combina un dibujo limpio muy rico en detalles y su excelente ambientación del período Edo.

    Unidad 1. Caracterización de sistemas de la inteligencia artificial fuerte y débil. Usos y posibilidades
    Unidad 2. Caracterización de sistemas de aprendizaje automático
    Unidad 3. Aplicación de algoritmos de aprendizaje supervisado, optimizando el resultado del modelo u minimizando los riesgos asociados
    Unidad 4. Aplicación de algoritmos de aprendizaje no supervisado
    Unidad 5. Características de modelos computacionales de redes neuronales y comparación con otros modelos
    Unidad 6. Valoración de la calidad de los resultados obtenidos en la práctica por los sistemas de aprendizaje automático

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