Descripción
Understanding Deep Learning
Resumen del libro
Este libro ofrece un tratamiento autorizado, accesible y actualizado del aprendizaje profundo, situándose en un punto medio pragmático entre la teoría y la práctica. Escrito por Simon J.D. Prince, la obra proporciona una base sólida en los principios fundamentales de las redes neuronales profundas, desde los conceptos básicos hasta las arquitecturas más avanzadas. El lector encontrará una explicación clara de cómo funcionan estos modelos, cómo se entrenan y cómo se aplican a problemas reales, todo ello presentado con un enfoque didáctico y riguroso.
¿De qué trata?
El libro aborda de manera exhaustiva el campo del aprendizaje profundo, comenzando con los fundamentos matemáticos y algorítmicos, como el descenso de gradiente y la retropropagación. A continuación, explora las principales arquitecturas de redes neuronales, incluyendo redes convolucionales para el procesamiento de imágenes, redes recurrentes y transformers para datos secuenciales, y modelos generativos como los autoencoders y las GANs. También se tratan temas avanzados como el aprendizaje por refuerzo profundo, la interpretabilidad de los modelos y las consideraciones éticas. La obra equilibra la explicación teórica con ejemplos prácticos y referencias a la investigación más reciente, ofreciendo una visión completa y actualizada del estado del arte.
Temas principales
- Fundamentos del aprendizaje profundo: descenso de gradiente, retropropagación y regularización.
- Arquitecturas de redes neuronales: convolucionales, recurrentes, transformers y modelos de atención.
- Modelos generativos: autoencoders variacionales, redes generativas adversariales (GANs) y modelos de difusión.
- Aprendizaje por refuerzo profundo: integración del aprendizaje profundo con la toma de decisiones secuenciales.
- Interpretabilidad, equidad y consideraciones éticas en sistemas de aprendizaje profundo.
¿Para quién está recomendado?
Este libro está dirigido a estudiantes de posgrado, investigadores y profesionales del ámbito de la inteligencia artificial, la ciencia de datos y la informática que deseen adquirir una comprensión profunda y rigurosa del aprendizaje profundo. También es adecuado para desarrolladores con experiencia en programación que quieran pasar de un uso práctico de librerías como TensorFlow o PyTorch a un conocimiento más sólido de los principios subyacentes. Se requiere una base en matemáticas (cálculo, álgebra lineal y probabilidad) y cierta familiaridad con el machine learning clásico.
Qué aporta este libro
- Una visión completa y actualizada del aprendizaje profundo, cubriendo tanto los fundamentos como los últimos avances.
- Un equilibrio entre teoría y práctica, con explicaciones claras de los conceptos matemáticos y su implementación.
- Ejemplos y ejercicios que facilitan la comprensión y la aplicación de los conocimientos adquiridos.
- Una referencia autorizada escrita por un experto reconocido en el campo, con un enfoque didáctico y accesible.
- Una base sólida para abordar la investigación o el desarrollo profesional en inteligencia artificial.
Ficha técnica
- Autor: Simon J.D. Prince
- Editorial: Mit Press
- Idioma: Inglés
- Tema: Informática - Programación y lenguajes - Otros lenguajes
- Encuadernación: Tapa dura
- Fecha de edición: 2023
- Número de páginas: 544
- Dimensiones: 21.2 cm x 23.7 cm
- Peso: 1316.0 gr
Valoración editorial
Understanding Deep Learning se presenta como una obra de referencia imprescindible para quienes buscan una comprensión sólida y actualizada del aprendizaje profundo. Su enfoque equilibrado entre teoría y práctica, junto con la claridad expositiva del autor, lo convierten en un recurso valioso tanto para la formación académica como para la consulta profesional. La actualidad de los contenidos y la profundidad con la que se tratan los temas lo sitúan como una opción destacada frente a otros manuales del sector, especialmente para aquellos lectores que ya poseen una base técnica y desean avanzar hacia un dominio más completo de la disciplina.