50 Algoritmos Que Todo Programador Debe Conocer Ahmad Doncel

Descripción

LIBRO FÍSICO - NUEVO - ORIGINAL

La capacidad de utilizar algoritmos para resolver problemas del mundo real es una habilidad imprescindible para cualquier desarrollador o programador. Este libro le ayudará no solo a desarrollar la capacidad de seleccionar y utilizar el mejor algoritmo para cada problema, sino también a entender cómo funciona.

Empezará con una introducción a los algoritmos y conocerá varias técnicas para diseñarlos, antes de aprender a implementar diferentes tipos de algoritmos, con la ayuda de ejemplos prácticos. A medida que avance, aprenderá sobre programación lineal y clasificación de páginas y gráficos, y trabajará con algoritmos de aprendizaje automático (Machine Learning) para comprender las matemáticas y la lógica que hay detrás de ellos.

Los casos prácticos le mostrarán cómo aplicar estos algoritmos de forma óptima, antes de centrarse en los algoritmos de aprendizaje profundo y aprender sobre los distintos tipos de modelos de aprendizaje profundo (Deep Learning) y su uso práctico.

También conocerá los modelos secuenciales modernos y sus variantes, algoritmos, metodologías y arquitecturas que se utilizan para implementar grandes modelos lingüísticos (LLM) como ChatGPT.

Por último, tendrá un primer contacto con las técnicas que permiten el procesamiento paralelo, lo que le permitirá utilizar estos algoritmos para tareas de cálculo intensivo.

Cuando acabe este libro, se habrá convertido en un experto en la resolución de problemas informáticos del mundo real utilizando para ello una amplia gama de algoritmos.

Con este libro aprenderá a:

– Diseñar algoritmos para resolver problemas complejos

– Identificar las redes neuronales y las técnicas del aprendizaje profundo

– Explorar estructuras de datos existentes y algoritmos incluidos en las bibliotecas de Python

– Implementar algoritmos de grafos para la detección del fraude mediante el análisis de redes

– Profundizar en algoritmos más avanzados para el procesamiento eficaz del lenguaje natural utilizando ejemplos reales

– Crear un motor de recomendación que sugiera películas interesantes a los suscriptores

– Comprender los conceptos de los modelos secuenciales de aprendizaje automático y su papel fundamental en el desarrollo de LLM de vanguardia

Índice de Contenidos

Prefacio
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Sección I: Fundamentos y algoritmos básicos
1-24

Capítulo 1: Descripción general de los algoritmos

Sección I: Fundamentos y algoritmos básicos
25-53

Capítulo 2: Estructuras de datos utilizadas en algoritmos
Sección I: Fundamentos y algoritmos básicos
55-77

Capítulo 3: Algoritmos de ordenación y búsqueda

Sección I: Fundamentos y algoritmos básicos
79-107

Capítulo 4: Diseño de algoritmos

Sección I: Fundamentos y algoritmos básicos
109-139

Capítulo 5: Algoritmos de grafos

Sección II: Algoritmos de aprendizaje automático
141-185

Capítulo 6: Algoritmos de aprendizaje automático no supervisado

Sección II: Algoritmos de aprendizaje automático
187-248

Capítulo 7: Algoritmos tradicionales de aprendizaje supervisado

Sección II: Algoritmos de aprendizaje automático
249-287

Capítulo 8: Algoritmos de redes neuronales

Sección II: Algoritmos de aprendizaje automático
289-309

Capítulo 9: Algoritmos para el procesamiento del lenguaje natural

Sección II: Algoritmos de aprendizaje automático
311-343

Capítulo 10: Modelos secuenciales

Sección II: Algoritmos de aprendizaje automático
345-369

Capítulo 11: Algoritmos avanzados de modelos secuenciales

Sección III: Temas avanzados
371-407

Capítulo 12: Motores de recomendación

Sección III: Temas avanzados
409-435

Capítulo 13: Estrategias algorítmicas para el tratamiento de datos

Sección III: Temas avanzados
437-456

Capítulo 14: Criptografía

Sección III: Temas avanzados
457-474

Capítulo 15: Algoritmos a gran escala

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