Nuevo libro de Jordi Torres sobre temas de Inteligencia Artificial

El profesor de la FIB y del departamento de Arquitectura de Computadores, Jordi Torres, ha publicado un nuevo libro en castellano titulado Introducción al aprendizaje por refuerzo profundo. Teoría y práctica en Python. El libro, que se publica de forma abierta en Internet y que también se puede adquirir en Amazon, es una guía para iniciarse en la teoría y las aplicaciones del deep reinforcement learning que pretende servir como base sólida para cualquiera que quiera avanzar en este tema, a la vez que facilita un conocimiento práctico de los fundamentos.

Torres, líder del grupo de tecnologías emergentes para la inteligencia artificial del BSC, catedrático de la UPC, colegiado del Col·legi Oficial d’Enginyeria en Informàtica de Catalunya (COEINF) y  miembro de FIB Alumni, comenta en el prefacio de su libro que “para mí es el campo más interesante de la inteligencia artificial en estos momentos, que une la capacidad del aprendizaje profundo de representar y comprender el mundo con la capacidad del aprendizaje por refuerzo de actuar sobre esa base”. El profesor de la FIB considera que “el avance de la ciencia del aprendizaje por refuerzo ya es imparable, y no hay marcha atrás. Por ello, la mejor manera de conseguir su mejor uso es mediante su «democratización», es decir, que esté al alcance de cuanta más gente mejor”.

Jordi Torres publica regularmente entradas sobre inteligencia artificial en su blog torres.ai y ha escrito varios libros sobre big data, computación en la nube e inteligencia artificial. Su último libro ha sido Python Deep Learning, un manual que combina teoría y práctica para poder entender el deep learning y las posibilidades de esta tecnología.

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