Aprendizaje profundo con Python: Una introducción práctica

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Título original:

Deep Learning with Python: A Hands-On Introduction

Contenido del libro:

Capítulo 1: Una mirada intuitiva a los fundamentos del aprendizaje profundo basada en aplicaciones prácticasCapítulo 2: Un estudio de las implementaciones actuales del estado de la técnica de bibliotecas, herramientas y paquetes para el aprendizaje profundo y el caso del ecosistema PythonCapítulo 3: Una mirada detallada a Keras (1), que es un marco de alto nivel para el aprendizaje profundo adecuado para que los principiantes entiendan y experimenten con el aprendizaje profundoCapítulo 4: Una mirada detallada a Theano (2), que es un marco de bajo nivel para implementar arquitecturas y algoritmos en el aprendizaje profundo desde ceroCapítulo 5: Una mirada detallada a Caffe (3), que es un marco altamente optimizado para implementar algunas de las arquitecturas de aprendizaje profundo más populares (principalmente visión computarizada): Una mirada detallada a Caffe (3), que es un marco altamente optimizado para implementar algunas de las arquitecturas de aprendizaje profundo más populares (principalmente visión por computador)Capítulo 6: Una breve introducción a las GPU y por qué son un cambio de juego para el Aprendizaje ProfundoCapítulo 7: Una breve introducción a la Diferenciación AutomáticaCapítulo 8: Una breve introducción a la retropropagación y al descenso de gradiente estocásticoCapítulo 9: Un estudio de las arquitecturas de aprendizaje profundoCapítulo 10: Consejos para ejecutar experimentos a gran escala en aprendizaje profundo y llevar los modelos a producciónCapítulo 11: Introducción a TensorflowCapítulo 12: Introducción a PyTorchCapítulo 13: Técnicas de regularizaciónCapítulo 14: Entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo.