Descripción
Deep Learning con Keras y PyTorch
Resumen del libro
Este manual ofrece una introducción práctica a los fundamentos del Aprendizaje Profundo, combinando teoría esencial con ejemplos de implementación en los dos frameworks más utilizados: Keras y PyTorch. El lector descubrirá cómo construir y entrenar redes neuronales profundas, desde el perceptrón multicapa hasta arquitecturas convolucionales y recurrentes. Con un enfoque didáctico y orientado a la práctica, el libro permite dar los primeros pasos en el campo del Deep Learning sin experiencia previa en estos frameworks, asumiendo únicamente conocimientos básicos de Python.
¿De qué trata?
El libro aborda el Aprendizaje Profundo desde sus bases matemáticas hasta su implementación real. Explica los modelos de redes neuronales profundas que impulsan aplicaciones como el reconocimiento de voz, la visión artificial y los modelos de conversación. A lo largo de sus páginas, se describen las arquitecturas clave del Deep Learning: el perceptrón multicapa, las redes convolucionales y las redes recurrentes. Cada concepto teórico se complementa con ejemplos prácticos de código en Keras y PyTorch, los dos frameworks de programación más populares en este ámbito. El contenido está diseñado para que el lector pueda aplicar los conocimientos adquiridos de inmediato, mediante ejercicios que facilitan la comprensión y la puesta en práctica.
Temas principales
- Fundamentos de las redes neuronales profundas y su base matemática.
- Arquitecturas clave: perceptrón multicapa, redes convolucionales y redes recurrentes.
- Implementación práctica con los frameworks Keras y PyTorch.
- Aplicaciones del Deep Learning en reconocimiento de voz, visión artificial y modelos de conversación.
- Construcción y entrenamiento de modelos desde cero, con ejemplos y ejercicios.
¿Para quién está recomendado?
Este libro está dirigido a desarrolladores, estudiantes y profesionales del ámbito tecnológico que deseen adentrarse en el Deep Learning. Es ideal para quienes ya tienen conocimientos básicos de Python y quieren aprender a implementar redes neuronales profundas sin experiencia previa en Keras o PyTorch. También resulta útil para investigadores y emprendedores que buscan comprender las bases de esta tecnología para aplicarla en proyectos de inteligencia artificial.
Qué aporta este libro
- Una base teórica sólida sobre los principios del Aprendizaje Profundo.
- Habilidades prácticas para implementar modelos con Keras y PyTorch.
- Conocimiento de las arquitecturas más relevantes y sus aplicaciones reales.
- Capacidad para construir y entrenar redes neuronales desde cero.
- Preparación para abordar proyectos avanzados en inteligencia artificial.
Ficha técnica
- Autor: GALLEGO SANCHEZ, ANTONIO JAVIER; ALFARO C
- Editorial: ANAYA MULTIMEDIA
- Idioma: Español
- Tema: INTELIGENCIA ARTIFICIAL, APRENDIZAJE AUTOMATICO
- Colección: MANUALES IMPRESCINDIBLES
- Encuadernación: Bolsillo
- Fecha de edición: septiembre de 2023
- Número de páginas: 360
- Peso: 691 g
Valoración editorial
Este manual destaca por su enfoque equilibrado entre teoría y práctica, lo que lo convierte en una herramienta útil tanto para autodidactas como para cursos estructurados. La elección de Keras y PyTorch como frameworks de trabajo asegura que el lector adquiera competencias directamente aplicables en el entorno profesional. La obra es especialmente valiosa para quienes buscan una primera inmersión sólida en el Deep Learning, con ejemplos claros y una progresión didáctica que facilita el aprendizaje.