{"product_id":"grokking-deep-learning-9781617293702","title":"Aprendiendo a fondo el aprendizaje profundo","description":"\u003cb\u003eResumen\u003c\/b\u003e \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e\u003ci\u003eGrokking Deep Learning\u003c\/i\u003e le enseña a construir redes neuronales de aprendizaje profundo desde cero. Con su estilo atractivo, el experimentado experto en aprendizaje profundo Andrew Trask le muestra la ciencia subyacente, para que usted mismo comprenda cada detalle del entrenamiento de redes neuronales. \u003cp\u003e\u003c\/p\u003eLa compra del libro impreso incluye un libro electrónico gratuito en formato PDF, Kindle y ePub de Manning Publications. \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e\u003cb\u003eAcerca de la tecnología\u003c\/b\u003e \u003cp\u003e\u003c\/p\u003eEl aprendizaje profundo, una rama de la inteligencia artificial, enseña a las computadoras a aprender utilizando redes neuronales, tecnología inspirada en el cerebro humano. La traducción de texto en línea, los automóviles autónomos, las recomendaciones personalizadas de productos y los asistentes de voz virtuales son solo algunos de los emocionantes avances modernos posibles gracias al aprendizaje profundo. \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e\u003cb\u003eAcerca del libro\u003c\/b\u003e \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e\u003ci\u003eGrokking Deep Learning\u003c\/i\u003e le enseña a construir redes neuronales de aprendizaje profundo desde cero. Con su estilo atractivo, el experimentado experto en aprendizaje profundo Andrew Trask le muestra la ciencia subyacente, para que usted mismo comprenda cada detalle del entrenamiento de redes neuronales. Utilizando solo Python y su biblioteca de soporte matemático, NumPy, entrenará sus propias redes neuronales para ver y comprender imágenes, traducir texto a diferentes idiomas e incluso escribir como Shakespeare. Cuando termine, estará completamente preparado para pasar a dominar los frameworks de aprendizaje profundo. \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e\u003cb\u003eQué incluye\u003c\/b\u003e \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eLa ciencia detrás del aprendizaje profundo\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eConstrucción y entrenamiento de sus propias redes neuronales\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eConceptos de privacidad, incluyendo el aprendizaje federado\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eConsejos para continuar su búsqueda en el aprendizaje profundo\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eAcerca del lector\u003c\/b\u003e \u003cp\u003e\u003c\/p\u003ePara lectores con conocimientos de matemáticas a nivel de secundaria y habilidades de programación intermedias. \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e\u003cb\u003eAcerca del autor\u003c\/b\u003e \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e\u003cb\u003eAndrew Trask\u003c\/b\u003e es estudiante de doctorado en la Universidad de Oxford e investigador científico en DeepMind. Anteriormente, Andrew fue investigador y gerente de producto de análisis en Digital Reasoning, donde entrenó la red neuronal artificial más grande del mundo y ayudó a guiar la hoja de ruta de análisis para la plataforma de computación cognitiva Synthesys. \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e\u003cb\u003eTabla de contenido\u003c\/b\u003e \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e\u003col\u003e\n\u003cli\u003eIntroducción al aprendizaje profundo: por qué debería aprenderlo\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eConceptos fundamentales: ¿cómo aprenden las máquinas?\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eIntroducción a la predicción neuronal: propagación hacia adelante\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eIntroducción al aprendizaje neuronal: descenso de gradiente\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eAprendiendo múltiples pesos a la vez: generalizando el descenso de gradiente\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eConstruyendo su primera red neuronal profunda: introducción a la retropropagación\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eCómo visualizar las redes neuronales: en su mente y en papel\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eAprendiendo la señal e ignorando el ruido: introducción a la regularización y el procesamiento por lotes\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eModelando probabilidades y no linealidades: funciones de activación\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eAprendizaje neuronal sobre bordes y esquinas: introducción a las redes neuronales convolucionales\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eRedes neuronales que entienden el lenguaje: rey - hombre + mujer == ?\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eRedes neuronales que escriben como Shakespeare: capas recurrentes para datos de longitud variable\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eIntroducción a la optimización automática: construyamos un framework de aprendizaje profundo\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eAprendiendo a escribir como Shakespeare: memoria a corto y largo plazo (LSTM)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eAprendizaje profundo en datos no vistos: introducción al aprendizaje federado\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eA dónde ir desde aquí: una breve guía\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ol\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eAutor:\u003c\/b\u003e \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=AUTH-5280319\"\u003eAndrew Trask\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eEditorial:\u003c\/b\u003e Manning Publications\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePublicado:\u003c\/b\u003e 25\/01\/2019\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePáginas:\u003c\/b\u003e 336\u003cbr\u003e\u003cb\u003eTipo de encuadernación:\u003c\/b\u003e Tapa blanda\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePeso:\u003c\/b\u003e 1.20 lbs\u003cbr\u003e\u003cb\u003eTamaño:\u003c\/b\u003e 9.10h x 7.40w x 0.70d\u003cbr\u003e\u003cb\u003eISBN13:\u003c\/b\u003e 9781617293702\u003cbr\u003e\u003cb\u003eISBN10:\u003c\/b\u003e 1617293709\u003cbr\u003e\u003cb\u003eCategorías BISAC:\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e- \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=CAT-COM\"\u003eComputadoras\u003c\/a\u003e | \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=BISAC-COM044000\"\u003eCiencia de datos | Redes neuronales\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e- \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=CAT-COM\"\u003eComputadoras\u003c\/a\u003e | \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=BISAC-COM051230\"\u003eDesarrollo de software e ingeniería | General\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e- \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=CAT-COM\"\u003eComputadoras\u003c\/a\u003e | \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=BISAC-COM051300\"\u003eProgramación | Algoritmos\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cp\u003e\u003cb\u003eAcerca del autor\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eAndrew Trask\u003c\/b\u003e es estudiante de doctorado en la Universidad de Oxford, financiado por la Beca de Posgrado Oxford-DeepMind, donde investiga enfoques de Aprendizaje Profundo con especial énfasis en el lenguaje humano. Anteriormente, Andrew fue investigador y gerente de producto de análisis en Digital Reasoning, donde entrenó la red neuronal artificial más grande del mundo con más de 160 mil millones de parámetros y ayudó a guiar la hoja de ruta de análisis para la plataforma de computación cognitiva Synthesys, que aborda algunas de las tareas de análisis más complejas en las industrias de inteligencia gubernamental, finanzas y atención médica.\u003c\/p\u003e","brand":"Manning Publications","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":42695208894701,"sku":"9781617293702","price":66.65,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0550\/8097\/6621\/products\/img_ce03ef74-bc03-4aec-bdd5-414e426ab864.jpg?v=1649870252","url":"https:\/\/sureshotbooks.com\/es\/products\/grokking-deep-learning-9781617293702","provider":"SureShot Books Publishing LLC","version":"1.0","type":"link"}