Descripción
El aprendizaje profundo es la fuente de muchos de estos avances, y su notable capacidad para encontrar patrones ocultos en los datos lo ha convertido en el campo de más rápido crecimiento en la inteligencia artificial (IA). Los asistentes digitales de nuestros teléfonos utilizan el aprendizaje profundo para comprender y responder de forma inteligente a los comandos de voz; los sistemas automotrices lo utilizan para navegar con seguridad por los peligros de la carretera; las plataformas en línea lo utilizan para ofrecer sugerencias personalizadas de películas y libros: las posibilidades son infinitas.
Deep Learning: A Visual Approach es para cualquiera que quiera comprender este fascinante campo en profundidad, pero sin las matemáticas avanzadas y la programación que normalmente se requieren para comprender sus aspectos internos. Si quiere saber cómo funcionan estas herramientas y utilizarlas usted mismo, las respuestas están en estas páginas. Y, si está listo para escribir sus propios programas, también hay muchos cuadernos complementarios de Python en el repositorio de Github adjunto para que empiece.
El estilo conversacional del libro, sus amplias ilustraciones en color, sus analogías esclarecedoras y sus ejemplos del mundo real explican de forma experta los conceptos clave del aprendizaje profundo, que incluyen:
- Cómo los generadores de texto crean historias y artículos novedosos
- Cómo los sistemas de aprendizaje profundo aprenden a jugar y ganar en juegos humanos
- Cómo los sistemas de clasificación de imágenes identifican objetos o personas en una foto
- Cómo pensar en las probabilidades de una manera útil para la vida cotidiana
- Cómo utilizar las técnicas de aprendizaje automático que forman el núcleo de la IA moderna
Aventureros intelectuales de todo tipo pueden utilizar las poderosas ideas cubiertas en Deep Learning: A Visual Approach para construir sistemas inteligentes que nos ayuden a comprender mejor el mundo y a todos los que viven en él. Es el futuro de la IA, y este libro le permite visualizarlo plenamente.
Ilustraciones a todo color
Autor: Andrew Glassner
Editorial: No Starch Press
Publicado: 29/06/2021
Páginas: 776
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 3.70 libras
Tamaño: 9.20 pulgadas de alto x 7.00 pulgadas de ancho x 1.60 pulgadas de profundidad
ISBN13: 9781718500723
ISBN10: 1718500726
Categorías BISAC:
- Informática | Ciencia de datos | Redes neuronales
- Informática | Inteligencia artificial | Procesamiento del lenguaje natural
- Informática | Ciencia de datos | Aprendizaje automático
Acerca del autor
Andrew Glassner es un científico investigador especializado en gráficos por computadora y aprendizaje profundo. Actualmente es científico investigador sénior en Weta Digital, donde trabaja en la integración del aprendizaje profundo con la producción de efectos visuales de clase mundial para películas y televisión. Anteriormente, trabajó como investigador en laboratorios como IBM Watson Lab, Xerox PARC y Microsoft Research. Fue editor en jefe de ACM TOG, la principal revista de investigación en gráficos, y presidente de artículos técnicos de SIGGRAPH, la principal conferencia en gráficos. Ha escrito o editado una docena de libros técnicos sobre gráficos por computadora, desde el libro de texto Principles of Digital Image Synthesis hasta la popular serie Graphics Gems, que ofrece algoritmos prácticos para programadores en activo. Glassner tiene un doctorado en Ciencias de la Computación de la UNC-Chapel Hill.