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Redes Neuronales & Deep Learning (Spanish Edition)
Redes Neuronales & Deep Learning (Spanish Edition) -

¿Qué tienen en común los traductores automáticos que nos permiten leer, en nuestra propia lengua, textos escritos en otros idiomas, los sistemas de reconocimiento de voz que todos llevamos en nuestro teléfono móvil o los sistemas de visión artificial que le permiten a un coche autónomo distinguir una señal de tráfico de otra? Todos ellos son ejemplos de aplicaciones cotidianas basadas en el uso de redes neuronales artificiales.

Las redes neuronales artificiales, popularizadas actualmente bajo la denominación deep learning, se enmarcan dentro del campo de la Inteligencia Artificial. Más concretamente, dentro de las técnicas de aprendizaje automático o machine learning. Actualmente, las técnicas de deep learning están revolucionando el mundo de la Inteligencia Artificial y compañías como Google, Facebook, Amazon o Microsoft, entre otras muchas, se disputan a los ingenieros y doctorandos familiarizados con este tipo de técnicas.

En este libro se presentan el origen, la motivación, la inspiración, la evolución y las aplicaciones de las redes neuronales artificiales. Se realiza especial hincapié en las técnicas algorítmicas que permiten el entrenamiento de redes neuronales (esto es, los algoritmos que se utilizan para que las redes aprendan y los distintos problemas que hay que solventar para que las redes neuronales artificiales funcionen correctamente en la práctica). También se detallan múltiples técnicas de tipo heurístico que se han propuesto recientemente para construir redes neuronales "profundas" (el origen del término deep learning). Aunque las redes neuronales artificiales existían desde los orígenes de la I.A., la eclosión del deep learning se produjo, ya entrado el siglo XXI, tras conseguir igualar, cuando no mejorar, el rendimiento de los seres humanos en la resolución de tareas que, hasta hace poco, se consideraban de nuestro dominio exclusivo.

Contenido del libro

Parte I. Redes neuronales artificiales

  • Inteligencia Artificial
  • Aprendizaje automático
  • Evaluación de los resultados del aprendizaje
  • Técnicas de aprendizaje automático
  • Deep Learning
  • Modelos de neuronas y redes neuronales artificiales

Parte II. Entrenamiento de redes neuronales artificiales

  • Perceptrones
  • El algoritmo de propagación de errores [backpropagation]
  • Técnicas heurísticas para el entrenamiento de redes neuronales
  • Prevención del sobreaprendizaje (a.k.a. regularización o cómo conseguir que una red aprenda mejor)
  • Algoritmos de optimización (o cómo conseguir que una red aprenda más rápido)

Parte III. Arquitecturas especializadas

  • Softmax (para problemas de clasificación)
  • Redes convolutivas (para trabajar con imágenes y otros tipos de señales)

Aviso importante

Este volumen está editado utilizando un tipo de letra más pequeño de lo habitual. Existe una edición en formato grande, 8.5" x 11", que incluye exactamente el mismo contenido pero utiliza un tamaño de letra un 20% más grande. No obstante, por restricciones de imprenta dado el número de páginas de la presente obra, dicha edición está dividida en dos volúmenes, con ISBN 1-0903-2030-2 (volumen I) y 1-0903-3688-8 (volumen II).

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