Aprendizaje profundo para principiantes: Una introducción completa de los fundamentos del aprendizaje profundo para principiantes a la comprensión de marcos, redes neuronales,

Opiniones de los lectores

El libro pretende introducir los conceptos del aprendizaje profundo, pero las opiniones varían en cuanto a su eficacia y claridad para los principiantes. Algunos autores lo consideran informativo y práctico, mientras que otros critican su profundidad técnica y la calidad de su redacción.

Ofrece una buena introducción a las aplicaciones del aprendizaje profundo, las partes prácticas son útiles para construir redes, cómodo para principiantes, contiene información útil.

No es muy técnico, puede resultar incomprensible sin conocimientos previos, gramática y calidad de traducción deficientes, algunos lo consideran una estafa o creen que no tiene suficientes explicaciones teóricas.

(basado en 7 opiniones de lectores)

Título original:

Deep Learning for Beginners: A comprehensive introduction of deep learning fundamentals for beginners to understanding frameworks, neural networks,

Contenido del libro:

Si estás buscando una guía completa para principiantes para aprender deep learning con ejemplos, en sólo unas horas, entonces necesitas seguir leyendo.

Este libro profundiza en los fundamentos del aprendizaje profundo para los entusiastas del aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Para aquellos que han visto películas que muestran sistemas informáticos que se apoderan del mundo, como Terminator, o sistemas benévolos que vigilan a la población, es decir, Person of Interest, esto debería ser de su interés.

Este libro le dará las nociones básicas de lo que implica el aprendizaje profundo. Es decir, los marcos utilizados por los programadores y los componentes y herramientas importantes utilizados en el aprendizaje profundo, que permiten el reconocimiento facial, el reconocimiento del habla y la asistencia virtual. Sí, el aprendizaje profundo proporciona las herramientas a través de las cuales sistemas como Siri se hicieron posibles.

Obtenga su copia hoy y aprenda:

⬤ El aprendizaje profundo utiliza marcos que permiten desarrollar herramientas capaces de ofrecer una mejor abstracción, junto con la simplificación de cuestiones difíciles de programación. TensorFlow es la herramienta más popular y es utilizada por gigantes corporativos como Airbus, Twitter, e incluso Google.

⬤ El libro ilustra TensorFlow y Caffe2 como los principales marcos de desarrollo utilizados por Google y Facebook. Facebook ilustra Caffe2 como uno de los marcos de aprendizaje profundo ligeros y modulares, aunque TensorFlow es el más popular, teniendo en cuenta que tiene mucha popularidad, y por lo tanto, un gran foro, lo que permite la asistencia en los principales problemas.

⬤ El libro considera varios componentes y herramientas del aprendizaje profundo como las redes neuronales; CNNs, RNNs, GANs, y auto-encoders. Estos algoritmos crean los bloques de construcción que impulsan el aprendizaje profundo y lo hacen avanzar.

⬤ El libro también considera varias aplicaciones, incluidos los chatbots y los asistentes virtuales, que se han convertido en el principal foco de atención para el aprendizaje profundo en el futuro, ya que representan la próxima frontera en la recopilación de información y la conectividad. El Internet de las Cosas también está representado aquí, ya que el aprendizaje profundo permite la integración de varios sistemas a través de un sistema de inteligencia artificial, que ya se está utilizando para las funciones del hogar y el automóvil.

⬤ Y mucho más...

El uso de la ciencia de datos añade mucho valor a las empresas, y seguiremos viendo crecer la necesidad de científicos de datos.

Este libro es probablemente uno de los mejores libros para principiantes. Es una guía paso a paso para cualquier persona que quiera empezar a aprender deep learning e inteligencia artificial desde cero.

Cuando la ciencia de datos puede reducir los costes de gasto en miles de millones de dólares en nuestra economía, ¿por qué esperar para lanzarse?