Computer Science Textbooks

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Inteligencia Artificial

Contributors: Ponce, Soto, and Quezada

Publisher: LATIn Project

License: CC BY-SA

Este libro es una introducción al area de la Inteligencia Artificial y presenta algunas de las aplicaciones que puede tener en la vida real en diversos campos de aplicación, El libro esta compuesto de ocho capítulos los cuales abarcan los antededentes, algunos conceptos importantes para la resolución de problemas como es la representación de conocimiento, el planteamiento de los problemas. Asimismo se menciona la teoría de agentes por un lado y por otro lo que es el aprendizaje computacional. Otra area que se aborta es la computación evolutivo y los algoritmos bioinspirados para la resolución de problemas, dandole enfasis a los problemas de optimizacion. Por ultimo se menciona una nueva tendencia en el area de las ciencias computacionales como es el uso de las GPUs para trabajar de una manera mas rapida al realizar el procesamiento en paralelo.

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The Crystal Ball Instruction Manual - version 1.1 Volume One: Introduction to Data Science

Contributor: Davies

Publisher: University of Mary Washington

License: CC BY-SA

A perfect introduction to the exploding field of Data Science for the curious, first-time student. The author brings his trademark conversational tone to the important pillars of the discipline: exploratory data analysis, choices for structuring data, causality, machine learning principles, and introductory Python programming using open-source Jupyter Notebooks. This engaging read will allow any dedicated learner to build the skills necessary to contribute to the Data Science revolution, regardless of background.

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Artificial Intelligence and Librarianship - 3rd Edition

Contributor: Frické

Publisher: SoftOption

License: CC BY

Courses on Artificial Intelligence (AI) and Librarianship in ALA-accredited Masters of Library and Information (MLIS) degrees are rare. We have all been surprised by ChatGPT and similar Large Language Models. Generative AI is an important new area for librarianship. It is also developing so rapidly that no one can really keep up. Those trying to produce AI courses for the MLIS degree need all the help they can get. This book is a gesture of support. It consists of about 100,000 words on the topic, with a 4-500 item bibliography.

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The Shallow and the Deep: A biased introduction to neural networks and old school machine learning

Contributor: Biehl

Publisher: University of Groningen Press

License: CC BY-NC-SA

The Shallow and the Deep is a collection of lecture notes that offers an accessible introduction to neural networks and machine learning in general. However, it was clear from the beginning that these notes would not be able to cover this rapidly changing and growing field in its entirety. The focus lies on classical machine learning techniques, with a bias towards classification and regression. Other learning paradigms and many recent developments in, for instance, Deep Learning are not addressed or only briefly touched upon.

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Inteligencia Artificial Aplicada con técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural y Machine Learning en el campo de la salud.

Contributors: Varela-Tapia, Acosta-Guzmán, and Oviedo-Peñafiel

Publisher: Editorial Grupo AEA

License: CC BY-NC-SA

La Inteligencia Artificial (IA), el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) y el Aprendizaje Automático (ML) han jugado un papel crucial en la lucha contra la pandemia de Covid-19, proporcionando herramientas tecnológicas valiosas para el diagnóstico, seguimiento y control de la enfermedad, implementándose soluciones con IA para mitigar sus efectos. Se propone el diseño de un modelo de ML aplicando técnicas NLP en el preprocesamiento de texto para poder evaluar la eficacia del análisis de datos en conversaciones de personas contagiadas del coronavirus SARS-CoV-2. Se recopiló información de redes sociales como Twitter y Facebook, y encuestas a contagiados de Covid-19 en la Zona 8 de la provincia del Guayas. Con estos datos, se entrenó un sistema de clasificación textual utilizando los algoritmos de Soporte de Máquina Vectorial y Random Forest. El estudio resultó en una precisión del 96% en ambos modelos, demostrando su viabilidad para la creación e implementación de clasificadores de texto. Se logró mejorar el rendimiento del modelo, reduciendo las categorías con más de 200 ocurrencias, lo que resultó en una precisión más elevada sin diferencias significativas entre ambos modelos. Por último, se desarrolló un sitio web capaz de clasificar correctamente los síntomas y recomendaciones comentadas por los pacientes.

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Inteligencia Artificial Aplicada a Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) con Python y Machine Learning.

Contributors: Sangacha-Tapia, Celi, Acosta-Guzmán, and Varela-Tapia

Publisher: Editorial Grupo AEA

License: CC BY-NC-SA

Este libro refleja el trabajo realizado bajo investigación entre docentes investigadores con el afán de que sea útil al lector, el uso de predicciones al momento de entrenar un algoritmo clasificado de texto en procesamiento de lenguaje natural (PLN) basado en machine learning. Conformado de 4 capítulos con la utilidad para el inicio al mundo de la IA de la rama de procesamiento de lenguaje natural con Python 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. 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). Capítulo 3 es la estructuración de este capítulo el conocer las definiciones de los modelos de aprendizaje supervisado que son útiles en NLP orientado a la clasificación de texto. Capítulo 4 un caso de predicción o grado de asertividad del modelamiento de un algoritmo, la intención es demostrar la utilización de un modelo y varias técnicas aplicando NLP basado en machine learning.

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Information Systems - A Manager's Guide to Harnessing Technology

Publisher: University of Minnesota Libraries Publishing

License: CC BY-NC-SA

Information Systems: A Manager's Guide to Harnessing Technology is intended for use in undergraduate and/or graduate courses in Management Information Systems and Information Technology.

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Programming Languages: Application and Interpretation - Version Second Edition

Contributor: Krishnamurthi

Publisher: Brown University

License: CC BY-NC-SA

Unlike some other textbooks, this one does not follow a top-down narrative. Rather it has the flow of a conversation, with backtracking. We will often build up programs incrementally, just as a pair of programmers would. We will include mistakes, not because I don't know the answer, but because this is the best way for you to learn. Including mistakes makes it impossible for you to read passively: you must instead engage with the material, because you can never be sure of the veracity of what you're reading.

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Think Python: How to Think Like a Computer Scientist - 2e

Contributor: Downey

Publisher: Green Tea Press

License: CC BY-NC

Think Python is a concise introduction to software design using the Python programming language. Intended for people with no programming experience, this book starts with the most basic concepts and gradually adds new material. Some of the ideas students find most challenging, like recursion and object-oriented programming, are divided into a sequence of smaller steps and introduced over the course of several chapters.

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Business Information Systems: Design an App for That

Contributors: Frost, Pike, Kenyo, and Pels

Publisher: Saylor Foundation

License: CC BY-NC-SA

We set out to design an introductory course governed by four themes:

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