Aprendizaje Profundo desde lo Básico: Python y Aprendizaje Profundo: Teoría e Implementación

Opiniones de los lectores

El libro ofrece una introducción exhaustiva y accesible al aprendizaje profundo, centrándose en los principios matemáticos y el funcionamiento interno de las redes neuronales. Resulta útil para principiantes y autodidactas, ya que hace hincapié en la importancia de comprender los conceptos básicos mediante ejercicios prácticos de codificación y explicaciones claras. Sin embargo, carece de ejercicios y exploraciones más profundas de los conceptos de aprendizaje automático más allá de los fundamentos, lo que algunos usuarios encontraron limitante.

Explicaciones detalladas de conceptos de aprendizaje profundo y fundamentos matemáticos.

Adecuado para principiantes con conocimientos básicos de programación.

(basado en 14 opiniones de lectores)

Título original:

Deep Learning from the Basics: Python and Deep Learning: Theory and Implementation

Contenido del libro:

El aprendizaje profundo se está convirtiendo rápidamente en la forma preferida de resolver problemas de datos. Esto se debe, en parte, a su enorme variedad de algoritmos matemáticos y a su capacidad para encontrar patrones que de otro modo nos resultarían invisibles.

Deep Learning from the Basics comienza con una introducción rápida al aprendizaje profundo con Python, su definición, características y aplicaciones. Aprenderá a utilizar el intérprete de Python y los archivos de script en sus aplicaciones, y a utilizar NumPy y Matplotlib en sus modelos de aprendizaje profundo. A medida que avance en el libro, descubrirá la retropropagación -una forma eficiente de calcular los gradientes de los parámetros de peso- y estudiará los perceptrones multicapa y sus limitaciones, antes de, finalmente, implementar una red neuronal de tres capas y calcular matrices multidimensionales.

Al final del libro, tendrá los conocimientos necesarios para aplicar las tecnologías relevantes en el aprendizaje profundo.