El Pequeño Aprendiz: Una Línea Recta hacia el Aprendizaje Profundo

Una introducción altamente accesible y paso a paso al aprendizaje profundo, escrita en un estilo atractivo de preguntas y respuestas.

The Little Learner presenta el aprendizaje profundo de abajo hacia arriba, invitando a los estudiantes a aprender haciendo. Con el humor característico y el enfoque socrático de los favoritos de la clase The Little Schemer y The Little Typer, este texto afín explica el funcionamiento de las redes neuronales profundas construyéndolas incrementalmente desde los primeros principios utilizando pequeños programas que se construyen unos sobre otros. Partiendo de cero, el lector es guiado a través de una implementación completa de una aplicación sustancial: un reconocedor de señales ruidosas de código Morse. Orientado a ejemplos y altamente accesible, The Little Learner cubre todos los conceptos necesarios para desarrollar una comprensión intuitiva del funcionamiento de las redes neuronales profundas, incluyendo tensores, operadores extendidos, algoritmos de descenso de gradiente, neuronas artificiales, redes densas, redes convolucionales, redes residuales y diferenciación automática.

• El estilo conversacional, las ilustraciones y el formato de preguntas y respuestas hacen que el aprendizaje profundo sea accesible y divertido.
• El enfoque incremental construye conceptos avanzados a partir de los primeros principios.
• Presenta ideas clave del aprendizaje automático utilizando un subconjunto pequeño y manejable del lenguaje Scheme.
• Adecuado para cualquier persona con conocimientos de matemáticas de secundaria y algo de experiencia en programación.

Autor: Daniel P. Friedman, Anurag Mendhekar
Editorial: MIT Press
Publicado: 21/02/2023
Páginas: 440
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.50 lbs
Tamaño: 8.90h x 6.93w x 1.26d
ISBN13: 9780262546379
ISBN10: 026254637X
Categorías BISAC:
- Computadoras | Ciencia de Datos | Aprendizaje Automático
- Computadoras | Inteligencia Artificial | General
- Computadoras | Programación | Algoritmos

Sobre el autor
Daniel P. Friedman es profesor de Ciencias de la Computación en la Escuela de Informática, Computación e Ingeniería de la Universidad de Indiana y es autor de muchos libros publicados por MIT Press, incluyendo The Little Schemer y The Seasoned Schemer (con Matthias Felleisen); The Little Prover (con Carl Eastlund); y The Reasoned Schemer (con William E. Byrd, Oleg Kiselyov y Jason Hemann).

Anurag Mendhekar es cofundador y presidente de Paper Culture, donde se enfoca en el desarrollo de inteligencia artificial para la creatividad, y un emprendedor. Comenzó su carrera en el Centro de Investigación de Palo Alto (PARC) de Xerox, donde fue uno de los inventores de la programación orientada a aspectos. Su carrera ha abarcado una variedad de tecnologías, incluidos sistemas distribuidos, compresión de imágenes y videos, y distribución de videos para realidad virtual.