Descripción
Domine la navegación eficaz de redes neuronales, incluidas las convoluciones y los transformadores, para abordar tareas de visión artificial y PNL utilizando Python
Características clave:
- Comprender la teoría, los fundamentos matemáticos y la estructura de las redes neuronales profundas.
- Familiarícese con los transformadores, los modelos de lenguaje grandes y las redes convolucionales.
- Aprenda a aplicarlos en diversos problemas de visión artificial y procesamiento del lenguaje natural. La compra del libro impreso o Kindle incluye un libro electrónico en PDF gratuito.
Descripción del libro:
El campo del aprendizaje profundo se ha desarrollado rápidamente en los últimos años y hoy cubre una amplia gama de aplicaciones. Esto hace que sea un desafío navegar y difícil de entender sin bases sólidas. Este libro lo guiará desde los conceptos básicos de las redes neuronales hasta los modelos de lenguaje grandes de última generación que se utilizan en la actualidad.
La primera parte del libro introduce los principales conceptos y paradigmas del aprendizaje automático. Cubre los fundamentos matemáticos, la estructura y los algoritmos de entrenamiento de las redes neuronales y profundiza en la esencia del aprendizaje profundo.
La segunda parte del libro presenta las redes convolucionales para la visión artificial. Aprenderemos cómo resolver tareas de clasificación de imágenes, detección de objetos, segmentación de instancias y generación de imágenes.
La tercera parte se centra en el mecanismo de atención y los transformadores, la arquitectura de red central de los modelos de lenguaje grandes. Discutiremos nuevos tipos de tareas avanzadas que pueden resolver, como los chatbots y la generación de texto a imagen.
Al final de este libro, tendrá una comprensión profunda del funcionamiento interno de las redes neuronales profundas. Tendrá la capacidad de desarrollar nuevos modelos o adaptar los existentes para resolver sus tareas. También tendrá suficiente comprensión para continuar su investigación y mantenerse actualizado con los últimos avances en el campo.
Lo que aprenderá:
- Establecer los fundamentos teóricos de las redes neuronales profundas.
- Comprender las redes convolucionales y aplicarlas en aplicaciones de visión artificial.
- Familiarícese con el procesamiento del lenguaje natural y las redes recurrentes.
- Explorar el mecanismo de atención y los transformadores.
- Aplicar transformadores y grandes modelos de lenguaje para el lenguaje natural y la visión artificial.
- Implementar ejemplos de codificación con PyTorch, Keras y Hugging Face Transformers.
- Utilizar MLOps para desarrollar e implementar modelos de redes neuronales.
Para quién es este libro:
Este libro es para desarrolladores/ingenieros de software, estudiantes, científicos de datos, analistas de datos, ingenieros de aprendizaje automático, estadísticos y cualquier persona interesada en el aprendizaje profundo. La experiencia previa con la programación en Python es un requisito previo.
Autor: Ivan Vasilev
Editorial: Packt Publishing
Publicado: 24/11/2023
Páginas: 362
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.37 libras
Tamaño: 9.25h x 7.50w x 0.75d
ISBN13: 9781837638505
ISBN10: 1837638500
Categorías BISAC:
- Informática | Lenguajes | Python
- Matemáticas | Probabilidad y Estadística | General
- Informática | Programación | General
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