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Nuevo ¡Precio rebajado! Python Deep Learning. Introducción práctica con Keras y TensorFlow 2 Ver más grande

Python Deep Learning. Introducción práctica con Keras y TensorFlow 2

Nuevo

Autor: Jordi Torres
Editorial: Alfaomega Colombiana S.A
Edición: Primera, 2020
Formato:Libro
Rústica, 17 x 24
384 páginas
Peso: 0,636 Kg
ISBN: 9789587786408

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Reseña. Python Deep Learning. Introducción práctica con Keras y TensorFlow 2

La inteligencia artificial permite la innovación y el cambio de todos los aspectos de la vida moderna. La mayoría de los avances actuales se basan  en Deep Learning, un área de conocimiento muy madura que permite a las empresas desarrollar y poner en producción sus algoritmos de aprendizaje automático y usar los algoritmos preentrenados ofrecidos por las principales plataformas cloud.

Muchos profesionales interesados en comprender el Deep Learning tienen dificultades en establecer una ruta adecuada para empezar y saltar la barrera de entrada en este campo de innovación, debido a su complejidad y falta de manuales sobre el tema. Por ello, este libro proporciona todos los contenidos para entender que es el Deep Learning y conocer las posibilidades de esta tecnología.

Gracias  a la combinación de los principios teóricos del Deep Learning y el enfoque práctico de codificación, se iniciará en este apasionante mundo mediante el lenguaje Python y la API Keras de la librería TensorFlow, el entorno más popular para desarrollar aplicaciones Deep Learning tanto a nivel de empresa como de proveedores Cloud. Asimismo, conocerá las principales redes neuronales actuales, como las redes neuronales convolucionales, las redes neuronales recurrentes o las Generative Adversarial Network, entre otras.

 

Contenido. Python Deep Learning

Contenido

Prefacio

Acerca de este libro

PARTE 1: INTRODUCCIÓN

CAPITULO 1. ¿Qué es el Deep Learning?

CAPITULO 2. Entorno de trabajo

CAPITULO 3. Python y sus librerías

PARTE 2: FUNDAMENTOS DEL DEEP LEARNING

CAPITULO 4. Redes neuronales densamente conectadas

CAPITULO 5. Redes neuronales en Keras

CAPITULO 6. Como se entrena una red neuronal

CAPITULO 7. Parámetros e hiperparámetros en redes neuronales

CAPITULO 8. Redes neuronales convolucionales

 

PARTE 3. TÉCNICAS DEL DEEP LEARNING

CAPITULO 9. Etapas de un proyecto Deep Learning

CAPITULO 10. Datos para entrenar redes neuronales

CAPITULO 11. Data Augmentation y Transfer Learning

CAPITULO 12. Arquitecturas avanzadas de redes neuronales

PARTE 4. DEEP LEARNING GENERATIVO

CAPITULO 13. Redes neuronales recurrentes

CAPITULO 14. Generative Adversarial Networks

 

Clausura

Apéndices

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Python Deep Learning. Introducción práctica con Keras y TensorFlow 2

Python Deep Learning. Introducción práctica con Keras y TensorFlow 2

Autor: Jordi Torres
Editorial: Alfaomega Colombiana S.A
Edición: Primera, 2020
Formato:Libro
Rústica, 17 x 24
384 páginas
Peso: 0,636 Kg
ISBN: 9789587786408

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