Deep Learning with Python – François Chollet – 1st Edition

Descripción

Si ha leído este libro, probablemente sea consciente del extraordinario progreso que ha representado el aprendizaje profundo para el campo de la en el pasado reciente. En solo cinco años, hemos pasado de un reconocimiento de imágenes y una transcripción de voz casi inutilizables a un rendimiento sobrehumano en estas tareas.

Las consecuencias de este avance repentino se extienden a casi todas las industrias. Pero para comenzar a implementar la tecnología de aprendizaje profundo en todos los que podría resolver, debemos hacerla accesible a la mayor cantidad de personas posible, incluidos los no expertos, personas que no son investigadores o estudiantes de posgrado. Para que el aprendizaje profundo alcance su máximo potencial, necesitamos democratizarlo radicalmente.

Cuando lancé la primera versión del marco de aprendizaje profundo de Keras en marzo de 2015, la democratización de la IA no era lo que tenía en mente. Había estado investigando sobre aprendizaje automático durante varios años y había creado Keras para que me ayudara con mis propios experimentos. Pero a lo largo de 2015 y 2016, decenas de miles de personas nuevas ingresaron al campo del aprendizaje profundo; muchos de ellos eligieron Keras porque era, y sigue siendo, el marco más fácil para comenzar.

Mientras observaba a decenas de recién llegados usar Keras de maneras inesperadas y poderosas, llegué a preocuparme profundamente por la accesibilidad y la democratización de la IA. Me di cuenta de que cuanto más difundimos estas tecnologías, más útiles y valiosas se vuelven. La accesibilidad se convirtió rápidamente en un objetivo explícito en el desarrollo de Keras y, en unos pocos años, la comunidad de desarrolladores de Keras ha logrado fantásticos logros en este frente. Hemos puesto el aprendizaje profundo en manos de decenas de miles de personas, quienes a su vez lo están utilizando para resolver problemas importantes que ni siquiera sabíamos que existían hasta hace poco.

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  • brief contents
    PART 1FUNDAMENTALS OF DEEP LEARNING
    1 ? What is deep learning?
    2 ? Before we begin: the mathematical building blocks of neural networks
    3 ? Getting started with neural networks
    4 ? Fundamentals of machine learning

    PART 2DEEP LEARNING IN PRACTICE
    5 ? Deep learning for computer vision
    6 ? Deep learning for text and sequences
    7 ? Advanced deep-learning best practices
    8 ? Generative deep learning
    9 ? Conclusions
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