Deep Learning con Keras y Pytorch
Gallego Sánchez, Antonio Javier / Alfaro Contreras, María / Calvo Zaragoza, Jorge / Garrido Muñoz, Carlos / Ríos Vila, Antonio / Valero Mas, José Javier / Valero Mas, José Jav
Introducción al aprendizaje profundo y sus aplicaciones en inteligencia artificial. 400 páginas. Editorial Anaya Multimedia.La mirada de Luces: Ideal para quienes desean adentrarse en el fascinante mundo del aprendizaje automático. ...
Sinopsis
Introducción al aprendizaje profundo y sus aplicaciones en inteligencia artificial. 400 páginas. Editorial Anaya Multimedia.
La mirada de Luces: Ideal para quienes desean adentrarse en el fascinante mundo del aprendizaje automático.
La Inteligencia Artificial ha experimentado un gran auge en los últimos años, tanto en el mundo académico como en el empresarial, con increíbles resultados en el reconocimiento de voz, los modelos de conversación, la visión artificial y otras aplicaciones. Detrás de todos estos avances se encuentra la tecnología basada en los modelos matemáticos de redes neuronales profundas, conocida como Aprendizaje Profundo o Deep Learning. Conocer esta tecnología abre las puertas a un inmenso mercado digital, al campo de la investigación y a innumerables oportunidades de negocio.En estas páginas el lector encontrará una introducción a los fundamentos de ese paradigma de aprendizaje computacional. Los aspectos teóricos se complementan con ejemplos de implementación en los dos frameworks de programación más populares en la actualidad dentro de este campo: Keras y PyTorch. El libro describe las arquitecturas vertebradoras del Deep Learning, como el perceptrón multicapa, las redes convolucionales y las redes recurrentes, entre otras. Y lo más interesante: los conocimientos que nos permitirán ponerlas en práctica. Todos estos contenidos se estudiarán mediante ejemplos y ejercicios, asumiendo que el lector no ha trabajado con estos frameworks previamente, aunque sí con el lenguaje de programación Python.
Índice
PARTE I: INTRODUCCIÓN
Capítulo 1 - Introducción al Deep learning
Capítulo 2 - Aspectos generales del Deep Learning
Capítulo 3 - Keras y PyTorch
PARTE II: FUNDAMENTOS
Capítulo 4 - Perceptrón multicapa
Capítulo 5 - Redes neuronales convolucionales
Capítulo 6 - Redes recurrentes
PARTE III - CONCEPTOS AVANZADOS
Capítulo 7 - Técnicas avanzadas
Capítulo 8 - Transfer learning
Capítulo 9 - Arquitecturas avanzadas
Capítulo 10 - Siguientes pasos
Comentarios
Sé el primero en comentar este libroInformación de seguridad
- Cargando la información ...
Artículos relacionados
