Python Deep Learning: Introducción práctica con Keras y TensorFlow 2 (APRENDER CON 100 EJERCICIOS PRACTICOS)

Sinopsis de Python Deep Learning: Introducción práctica con Keras y TensorFlow 2 (APRENDER CON 100 EJERCICIOS PRACTICOS)

La inteligencia artificial permite la innovación y el cambio en 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. 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 necesarios para entender qué 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. Además, en la parte inferior de la primera página encontrará el código de acceso que le permitirá acceder de forma gratuita a los códigos del libro en www.marcombo.info. Tanto si tiene poca experiencia en programación, como si es un programador experimentado, consiga este libro y obtenga las habilidades prácticas básicas que le permitirán comprender cómo funciona y qué hace posible (y qué no) el uso del Deep Learning en sus propios proyectos. Jordi Torres es catedrático en la UPC Barcelona Tech y lidera el grupo de investigación Emerging Technologies for Artificial Intelligence en el Barcelona Supercomputing Center. Tiene más de 30 años de experiencia en docencia e investigación en computación de altas prestaciones y ha publicado libros científicos y proyectos de I+D en empresas e instituciones. Es consejero delegado por la UPC en la empresa iThinkUPC, y actúa como formador y experto para diversas organizaciones y empresas. A su vez, imparte conferencias, colabora con diferentes medios de comunicación y mantiene un blog sobre ciencia y tecnología en www.torres.ai

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Introducción al Deep Learning con Python

El libro Python Deep Learning: Introducción práctica con Keras y TensorFlow 2 es una obra clave para quienes desean adentrarse en el fascinante mundo del Deep Learning. En un entorno donde la inteligencia artificial está en constante evolución, este texto ofrece una perspectiva clara y práctica para enfrentar los retos que presenta este campo. Con sus 100 ejercicios prácticos, este manual no solo instruye, sino que también motiva al lector a experimentar y entender la tecnología desde su núcleo.

¿Qué es el Deep Learning?

El Deep Learning es una rama del aprendizaje automático que está revolucionando diversas industrias al permitir que las máquinas aprendan patrones y realizando tareas de una manera similar a como lo hace un humano. La idea fundamental detrás de esta técnica es el uso de redes neuronales que pueden procesar grandes cantidades de datos en tiempo real. Sin embargo, el acceso a fuentes adecuadas de información puede ser complicado, lo que hace que libros como este sean una crucial herramienta en la formación de futuros profesionales.

¿Por qué elegir este libro?

Una de las grandes virtudes de Python Deep Learning es su estructura didáctica. La combinación equilibrada de teoría y práctica prepara al lector para enfrentar desafíos reales. Jordi Torres, autor de la obra, no solo comparte su conocimiento académico, sino también su vasta experiencia en el campo de la inteligencia artificial. Esto se traduce en un contenido relevante, basado en situaciones del mundo real, lo que lo convierte en un recurso valioso tanto para principiantes como para programadores experimentados.

Aprendizaje práctico con Keras y TensorFlow

Este libro utiliza Keras y TensorFlow, dos de las bibliotecas más poderosas y populares para el desarrollo de modelos de aprendizaje automático. A lo largo de sus páginas, los lectores aprenderán no solo a implementar modelos, sino también a optimizar y ajustar sus parámetros para obtener los mejores resultados. Los 100 ejercicios prácticos son una oportunidad perfecta para aplicar lo aprendido y consolidar el conocimiento.

Anticipándose a las necesidades del mercado

En un mundo donde la inteligencia artificial está cada vez más presente en las decisiones empresariales, conocer cómo utilizar herramientas de Deep Learning se convierte en una ventaja competitiva no solo para los programadores, sino también para los profesionales de diversos sectores. Con proyectos de empresas ya aplazados, aquellos que dominen estas habilidades estarán mejor preparados para adaptarse y avanzar en sus carreras.

Redes Neuronales: Fundamentos Clave

Una parte importante del libro es su enfoque en las redes neuronales, explicando diferentes tipos como las redes neuronales convolucionales (CNN), las redes neuronales recurrentes (RNN) y las redes generativas adversariales (GAN). Comprender estas redes es esencial, ya que son la base del Deep Learning y se utilizan en diversas aplicaciones, como reconocimiento de imágenes y procesamiento de lenguaje natural.

La importancia de las redes neuronales convolucionales (CNN)

Las CNN son fundamentales en el ámbito de la visión por computadora, permitiendo que las máquinas interpreten imágenes de manera eficaz. Gracias a este libro, los lectores podrán explorar cómo funcionan las CNN y aplicarlas en sus proyectos, lo que resulta invaluable en áreas de marketing, salud y más.

Conclusiones

En resumen, Python Deep Learning: Introducción práctica con Keras y TensorFlow 2 es más que un simple libro de texto; es una puerta de entrada a un mundo lleno de oportunidades en el campo de la inteligencia artificial. La capacidad de dominar las herramientas y conceptos presentados en esta obra puede marcar la diferencia entre quedarse atrás o liderar en la rotación de tecnología y su aplicación en el mundo real. Si estás buscando una guía completa para convertirte en un profesional preparado para los desafíos actuales y futuros del Deep Learning, este libro es sin duda la opción ideal.

Acceso a recursos adicionales

Por último, no hay que olvidar que el libro ofrece acceso gratuito a los códigos presentados en el texto a través del sitio web www.marcombo.info. Esto permite al lector experimentar de primera mano con el código, facilitando una comprensión aún más profunda de los conceptos aprendidos. Así, la experiencia de aprendizaje se vuelve más rica y efectiva.

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