Como parte del trabajo diario y comprometido que realizan los docentes de nuestro Instituto Tecnológico, se encuentra la publicación de textos de alta importancia para la comunidad académica. En ese contexto, este miércoles, 22 de agosto de 2024, se realizó la entrega de ejemplares con temas de mucha trascendencia, a la Biblioteca del TEC Azuay.

Los textos denominados, Guía Didáctica de Matemática Discreta; y, Libro de Inteligencia Artificial aplicada al procesamiento de Lenguaje Natural (NLP), con Python y Machine Learning recopilan importante información que será de interés para la comunidad estudiantil, no solo del TEC Azuay; sino, de la academia en general.

En primera instancia, la Guía Didáctica de Matemática Discreta, es un libro de autoría de Vilma Duchi, actual docente del TEC Azuay; Juan Andrade y Santiago Riofrío, exdocentes del mismo Instituto.

Este libro refiere sobre la importancia del avance de la era digital. Su estructura es finita y muchas de sus propiedades pueden comprenderse e interpretarse en el marco de referencia de los sistemas matemáticos finitos. Se han considerado capítulos, como: Teoría de conjuntos, Tipo de números, Lógica proposicional, Álgebra Booleana y grafos, Árboles, Redes, Números reales y Funciones.

Por su parte, el Libro de Inteligencia Artificial aplicada al procesamiento de Lenguaje Natural (NLP), con Python y Machine Learning, el cual es autoría de nuestra docente Lady Sangacha; conjuntamente, con Ricardo Javier Celi, Iván Acosta; y, Eleanor Varela, profesores de otras instituciones nacionales, explica sobre el uso de predicciones al momento de entrenar un algoritmo clasificado de texto, en procesamiento de lenguaje natural (PLN), basado en Machine Learning. El capítulo 1 menciona conceptos y la evolución de las diferentes ramas de conocimiento que abarca la inteligencia artificial (AI), el entendimiento del NLP, machine learning, tipos de aprendizaje para resolver problemas como el supervisado, no supervisado y refuerzo. El capítulo 2 se profundiza el NLP conociendo los contenidos básicos de clasificación como: Las técnicas y diseño de LSTM, tokeización, stopword, lematización, bag of Word (part of speech tagging). El capítulo 3, se refiere a las definiciones de los modelos de aprendizaje supervisado, los cuales son útiles en NLP, orientado a la clasificación de texto. Finalmente, el capítulo 4 refiere un caso de predicción o grado de asertividad del modelamiento de un algoritmo.

Actualmente, los dos productos antes mencionados, ya se encuentran impresos y se han entregado a la Biblioteca del TEC Azuay, a fin de que estén disponibles para la comunidad académica.

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