Programación definitiva de redes neuronales con Python

Opiniones de los lectores

El libro 'Ultimate Neural Network Programming with Python' ofrece un enfoque exhaustivo y práctico para comprender las redes neuronales. Abarca temas fundamentales y avanzados, por lo que es adecuado tanto para principiantes como para desarrolladores experimentados. Aunque ha sido elogiado por su claridad, sus ejercicios prácticos y su progresión estructurada, ha recibido críticas por problemas de calidad en la edición y por su contenido potencialmente abrumador para principiantes absolutos.

⬤ Cobertura exhaustiva tanto de la teoría como de la implementación práctica
⬤ explicaciones claras
⬤ progresión bien estructurada desde lo básico hasta temas avanzados
⬤ ejemplos prácticos de codificación con Python, Keras y TensorFlow
⬤ referencias útiles para práctica adicional
⬤ adecuado para varios estilos de aprendizaje.

⬤ Problemas de control de calidad con la edición (duplicación de frases y problemas de claridad)
⬤ puede ser intimidante para principiantes absolutos
⬤ algunas secciones podrían carecer de un análisis técnico detallado.

(basado en 33 opiniones de lectores)

Título original:

Ultimate Neural Network Programming with Python

Contenido del libro:

Redes Neuronales para la Construcción de Sistemas Modernos de Inteligencia Artificial.

DESCRIPCIÓN

Este libro es una guía práctica al mundo de la Inteligencia Artificial (IA), desentrañando las matemáticas y los principios detrás de aplicaciones como Google Maps y Amazon. El libro comienza con una introducción a Python y la IA, desmitifica las complejas matemáticas de la IA, enseña a implementar conceptos de IA y explora bibliotecas de IA de alto nivel.

A lo largo de los capítulos, los lectores se involucran con el libro a través de ejercicios de práctica, y aprendizajes complementarios. A continuación, el libro pasa gradualmente a Redes neuronales con Python antes de sumergirse en la construcción de modelos de RNA y aplicaciones de IA en el mundo real. Se adapta a varios estilos de aprendizaje, permitiendo a los lectores centrarse en la implementación práctica o en la comprensión matemática.

Este libro no trata sólo sobre el uso de herramientas de IA; es una brújula en el mundo de los recursos de IA, que capacita a los lectores para modificar y crear herramientas para sistemas de IA complejos. Asegura un viaje de exploración, experimentación y dominio de la IA, equipando a los lectores con las habilidades necesarias para sobresalir en la industria de la IA.

ÍNDICE

1. 1. Historia de la IA.

2. 2. Configuración del flujo de trabajo en Python para el desarrollo de IA.

3. Bibliotecas Python para científicos de datos.

4. Conceptos fundamentales para un entrenamiento eficaz de redes neuronales.

5. Reducción de dimensionalidad, aprendizaje no supervisado y optimizaciones.

6. Construcción de redes neuronales profundas desde cero.

7. Derivadas, retropropagación y optimizadores.

8. Comprensión de las arquitecturas de convolución y CNN.

9. Comprensión de los fundamentos de TensorFlow y Keras.

10. Construcción de tuberías de segmentación de imágenes de extremo a extremo.

11. Últimos avances en IA.

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