Aprendizaje Profundo Ilustrado: Una guía visual e interactiva de la inteligencia artificial

Opiniones de los lectores

El libro «Deep Learning Illustrated» ha sido bien acogido por su claridad y su estilo atractivo, que lo hacen adecuado para lectores de distintos niveles. Ofrece una visión general de los conceptos del aprendizaje profundo, ejercicios prácticos y ejemplos, además de un contexto histórico. Sin embargo, algunos lectores lo consideran excesivamente simplista, carente de profundidad en los temas más avanzados, y sugieren que podría ser más adecuado para principiantes que para profesionales experimentados.

⬤ Presentación clara y atractiva de los conceptos del aprendizaje profundo
⬤ adecuado para programadores principiantes, intermedios y avanzados
⬤ proporciona contexto histórico
⬤ incluye ejercicios prácticos y ejemplos
⬤ fácil de seguir y bien estructurado.

⬤ Puede resultar demasiado superficial para lectores avanzados
⬤ algunos lectores opinan que carece de profundidad matemática
⬤ no hay muchas ilustraciones ni diagramas como da a entender el título
⬤ algunos lo consideran excesivamente caro
⬤ puede que no explique completamente conceptos más profundos como la retropropagación.

(basado en 73 opiniones de lectores)

Título original:

Deep Learning Illustrated: A Visual, Interactive Guide to Artificial Intelligence

Contenido del libro:

"Este libro es un logro impresionante, escrito con precisión y profundidad. Te entretiene y te da mucha información interesante al mismo tiempo. Nunca pude imaginar que comprender y adquirir conocimientos científicos, concretamente 'Deep Learning', pudiera ser tan divertido Leer el libro es un placer y lo recomiendo encarecidamente".

--maryamkhakpour, Reseñador de O'Reilly Online Learning (Safari).

"Este título es un gran recurso para aquellos que buscan entender el aprendizaje profundo. Las ilustraciones son útiles y ayudan a cimentar una comprensión más rica del contenido, y el contexto de fondo que rodea las motivaciones biológicas de las herramientas y técnicas permite una mayor apreciación del campo. Recomiendo con entusiasmo este libro a todos los interesados en el tema del aprendizaje profundo".

-vincepetaccio, O'Reilly Online Learning (Safari) Revisor.

El aprendizaje profundo está transformando el software, facilitando nuevas y potentes capacidades de inteligencia artificial e impulsando un rendimiento de los algoritmos sin precedentes. Deep Learning Illustrated es un libro visual, intuitivo y accesible, que ofrece una introducción completa a las técnicas y aplicaciones de esta disciplina. Repleto de aplicaciones a todo color y código fácil de seguir, elimina gran parte de la complejidad de construir modelos de aprendizaje profundo, haciendo que el tema sea accesible y divertido de aprender.

El instructor y profesional de talla mundial Jon Krohn -con material crucial de Grant Beyleveld y bellas ilustraciones de Agla Bassens- presenta analogías directas para explicar qué es el aprendizaje profundo, por qué se ha hecho tan popular y cómo se relaciona con otros enfoques de aprendizaje automático. También ofrece una referencia práctica y un tutorial para desarrolladores, científicos de datos, investigadores, analistas y estudiantes que quieran empezar a aplicarlo. Cubre la teoría esencial con la menor cantidad de matemáticas posible, prefiriendo iluminar los conceptos con código Python práctico y "ejecuciones" prácticas en los cuadernos Jupyter que lo acompañan. Para ayudarle a progresar rápidamente, se centra en la versátil biblioteca de aprendizaje profundo de alto nivel Keras para construir ágilmente modelos TensorFlow eficientes; PyTorch, la biblioteca alternativa líder, también está cubierta.

Obtendrá una comprensión pragmática de todos los principales enfoques de aprendizaje profundo y sus usos en aplicaciones que van desde la visión artificial y el procesamiento del lenguaje natural hasta la generación de imágenes y algoritmos de juego.

⬤ Descubra qué hace únicos a los sistemas de aprendizaje profundo y sus implicaciones para los profesionales.

⬤ Explorar las nuevas herramientas que facilitan la creación, el uso y la mejora de los modelos de aprendizaje profundo.

⬤ Dominar la teoría esencial: neuronas artificiales, redes feedforward profundas, entrenamiento, optimización, redes convolucionales, redes recurrentes, redes generativas adversariales (GANs), aprendizaje profundo de refuerzo, y más.

⬤ Camine a través de la construcción de aplicaciones interactivas de aprendizaje profundo y avance con sus propios proyectos de inteligencia artificial.

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