Python Deep Learning : introducción práctica con Keras y TensorFlow 2
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La inteligencia artificial permite la innovación y el cambio en todos los aspectos de la vida moderna. La mayoría de losavances actuales se basan en Deep Learning, un área de conocimiento muy madura que permite a las empresas desarrollar yponer en producción sus algoritmos de aprendizaje automático y usar los algoritmos preentrenados ofrecidos por lasprincipales plataformas Cloud.Muchos profesionales interesados en comprender el Deep Learning tienen dificultades en establecer una ruta adecuada paraempezar y saltar la barrera de entrada en este campo de innovación, debido a su complejidad...
La inteligencia artificial permite la innovación y el cambio en todos los aspectos de la vida moderna. La mayoría de losavances actuales se basan en Deep Learning, un área de conocimiento muy madura que permite a las empresas desarrollar yponer en producción sus algoritmos de aprendizaje automático y usar los algoritmos preentrenados ofrecidos por lasprincipales plataformas Cloud.Muchos profesionales interesados en comprender el Deep Learning tienen dificultades en establecer una ruta adecuada paraempezar y saltar la barrera de entrada en este campo de innovación, debido a su complejidad y falta de manuales sobre eltema. Por ello, este libro proporciona todos los contenidos necesarios para entender qué es el Deep Learning y conocer lasposibilidades de esta tecnología.Gracias a la combinación de los principios teóricos del Deep Learning y el enfoque práctico de codificación, se iniciará en esteapasionante mundo mediante el lenguaje Python y la API Keras de la librería TensorFlow, el entorno más popular paradesarrollar aplicaciones Deep Learning tanto a nivel de empresa como de proveedores Cloud. Asimismo, conocerá lasprincipales redes neuronales actuales, como las redes neuronales convolucionales, las redes neuronales recurrentes o lasGenerative Adversarial Network, entre otras.Con este libro, podrá:- Descubrir los secretos del Deep Learning mediante el uso de gran variedad de ejemplos didácticos en Python 3 y el entornoGoogle Colab.- Introducirse en el desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático mediante multitud de técnicas de Deep Learning,gracias al uso de la API de Keras y la librería TensorFlow 2.- Aprender a usar los diferentes recursos online, fuentes de datos abiertas y algoritmos preentrenados para facilitar eldesarrollo de aplicaciones basadas en Deep Learning- Tener acceso online a los códigos actualizados del libro a través de la web www.marcombo.info.Tanto si tiene poca experiencia en programación, como si es un programador experimentado, consiga este libro y obtengalas habilidades prácticas básicas que le permitirán comprender cómo funciona y qué hace posible (y qué no) el uso del DeepLearning en sus propios proyectos. 10
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