La tesorería es una parte fundamental del departamento financiero de la empresa, y su importancia ha crecido enormemente en los últimos años. Gestionarla correctamente es fundamental y requiere unos conocimientos adecuados.
El objetivo de esta obra es que el lector adquiera la capacitación necesaria para realizar la administración y la gestión de la tesorería de una empresa.
El autor, con más de veinticinco años de experiencia, desarrolla en el libro los aspectos fundamentales de la tesorería de una empresa de forma clara y didáctica. Estos son algunos de los temas tratados:
La tesorería dentro de la empresa # Presupuestos # Bancos y banca electrónica # Clientes # Negociaciones # Gestión y digitalización de la información # Ciberseguridad # Gestión emocional de las tareas # Etc.
Todos los capítulos incluyen ejemplos prácticos de las funciones y tareas de un tesorero, basados en la experiencia del autor.
Estamos convencidos de que el lector no tendrá problemas para seguir las enseñanzas contenidas en esta obra, por su carácter eminentemente práctico, y por su naturaleza didáctica, en la que los conocimientos se van tratando de forma progresiva y que finalizará con la preparación del lector para el desarrollo de la profesión.

La visión artificial es una de las áreas de la ingeniería de sistemas que mayor interés ha adquirido en los últimos años, permitiendo resolver problemas tan diferentes como la conducción autónoma, el reconocimiento facial, la detección de defectos industriales o la interacción de robots con humanos. Por otro lado, los modelos de aprendizaje automático, como las redes neuronales, son ampliamente utilizados en visión e inteligencia artificial.
Este libro está dirigido a estudiantes, investigadores y profesionales deseosos de profundizar en este apasionante campo. De forma práctica se revisan algunos conceptos básicos de visión artificial, así como algunos algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado, todo ello acompañado de numerosos modelos que permiten resolver problemas actuales. Utilizando Python con Tensorflow o Pytorch, se explica cómo funcionan internamente y se entrenan distintos tipos de redes neuronales.
De forma didáctica, el libro guía al lector para que sea capaz de implementar y utilizar modelos más complejos, como los basados en redes siamesas, redes generativas antagónicas, redes recurrentes, redes de detección o segmentación, e incluso modelos de atención y modelos compuestos.
Además, el lector podrá descargar los códigos fuentes que se utilizan en el libro para facilitar el aprendizaje.