Fundamentos del Aprendizaje Profundo: Diseño de Algoritmos de Inteligencia Artificial de Nueva Generación

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Título original:

Fundamentals of Deep Learning: Designing Next-Generation Machine Intelligence Algorithms

Contenido del libro:

Estamos en medio de una explosión de la investigación en IA. El aprendizaje profundo ha desbloqueado la percepción sobrehumana para impulsar nuestro empuje hacia la creación de vehículos de conducción autónoma, derrotar a expertos humanos en una variedad de juegos difíciles, incluyendo Go, e incluso generar ensayos con una prosa sorprendentemente coherente. Pero descifrar estos avances a menudo requiere un doctorado en aprendizaje automático y matemáticas.

La segunda edición actualizada de este libro describe la intuición que hay detrás de estas innovaciones sin jerga ni complejidad. Los programadores que dominen Python, los profesionales de la ingeniería de software y los estudiantes de informática podrán volver a implementar estos avances por sí mismos y razonar sobre ellos con un nivel de sofisticación que rivaliza con algunos de los mejores desarrolladores del campo.

⬤ Aprenda las matemáticas que hay detrás de la jerga del aprendizaje automático.

⬤ Examinar los fundamentos del aprendizaje automático y las redes neuronales.

⬤ Gestionar los problemas que surgen al empezar a hacer redes más profundas.

⬤ Construir redes neuronales que analicen imágenes complejas.

⬤ Realizar una reducción efectiva de la dimensionalidad utilizando autocodificadores.

⬤ Profundizar en el análisis de secuencias para examinar el lenguaje.

⬤ Explorar métodos de interpretación de modelos complejos de aprendizaje automático.

⬤ Adquirir conocimientos teóricos y prácticos sobre modelado generativo.

⬤ Comprender los fundamentos del aprendizaje por refuerzo.