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Los 10 mejores libros de aprendizaje profundo para principiantes y expertos en 2023

Posted on febrero 13, 2023

El aprendizaje profundo es una subdivisión del aprendizaje automático que implica el uso de redes neuronales para aprender de los datos.

Se ha vuelto cada vez más importante en los últimos años por su capacidad para resolver problemas que antes eran difíciles o imposibles de abordar para las computadoras.

Con esta creciente demanda, la gente quería saber más. Aquí están los 10 mejores libros de aprendizaje profundo para principiantes y expertos.

Los mejores libros de aprendizaje profundo en 2023

libros de aprendizaje profundo para principiantes y expertos

1. Aprendizaje profundo de Lan Goodfellow, Yoshua Bengio y Aaron Courville

Este es uno de los mejores libros de aprendizaje profundo que presenta de manera integral el aprendizaje profundo, los fundamentos teóricos y las técnicas prácticas.

El libro comienza con una descripción general de la historia y los fundamentos del aprendizaje profundo, incluida su relación con otros campos, como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.

Por lo tanto, cubre conceptos críticos como redes neuronales, backpropagation y algoritmos de optimización.

2. Aprendizaje automático práctico con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow por Aurelien Geron

Este libro le presenta el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo utilizando bibliotecas populares de Python como Scikit-Learn, Keras y TensorFlow.

Es uno de los mejores y mejores libros de aprendizaje profundo dirigido a personas con cierta experiencia en programación que desean aplicar técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para resolver problemas del mundo real.

3. Aprendizaje profundo con Python por Francois Chollet

Aprendizaje profundo con Python demuestra cómo utilizar la potente biblioteca de Keras para crear y entrenar modelos de aprendizaje profundo en Python.

El libro está dirigido a personas con cierta experiencia en programación que desean aprender a utilizar el aprendizaje profundo para resolver problemas del mundo real.

Es uno de los pocos mejores libros de aprendizaje profundo que analiza el aprendizaje supervisado y no supervisado y proporciona ejemplos detallados sobre cómo construir y entrenar modelos de aprendizaje profundo utilizando Keras.

4. Redes neuronales y aprendizaje profundo por Michael Nielsen

Este libro ofrece una introducción muy intuitiva al aprendizaje profundo y las redes neuronales, utilizando explicaciones claras y ejemplos simples.

Es uno de los mejores libros de aprendizaje profundo que incluye capítulos sobre diversas aplicaciones del aprendizaje profundo, como el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural.

Proporciona explicaciones claras y ejemplos simples para ilustrar conceptos clave y hacerlos fáciles de entender.

5. Aprendizaje profundo para visión artificial por Adrian Rosebrock

El autor se centra en el aprendizaje profundo para tareas de visión artificial, como el reconocimiento de objetos y la clasificación de imágenes. Luego cubre temas más avanzados como la detección de objetos, la segmentación semántica y el aprendizaje por transferencia.

Este es uno de los mejores y mejores libros de aprendizaje profundo que proporciona ejemplos detallados y fragmentos de código para ilustrar cómo construir y entrenar modelos de aprendizaje profundo para tareas de visión artificial.

6. La revolución del aprendizaje profundo por Terrence J. Sejnowski

Venta


La revolución del aprendizaje profundo

69 Comentarios


La revolución del aprendizaje profundo

  • Audiolibro audible
  • Terrence J. Sejnowski (Autor) – Shawn Compton (Narrador)
  • Inglés (idioma de publicación)
  • 29/01/2019 (Fecha de publicación) – Tantor Audio (Editor)

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Última actualización el 2023-02-14 / Imágenes de la API de publicidad de productos de Amazon

El libro proporciona una descripción general de la historia y el estado actual del aprendizaje profundo, así como su posible impacto futuro en varios campos. Incluye capítulos sobre el posible impacto futuro del aprendizaje profundo, como la inteligencia artificial, la neurociencia y la sociedad.

Analiza los desafíos y las oportunidades que presenta el aprendizaje profundo y su potencial para revolucionar varios campos y cambiar la forma en que vivimos y trabajamos.

7. Aprendizaje profundo para PNL por Jason Brownlee

Aprendizaje profundo para el procesamiento del lenguaje natural (NLP) muestra cómo usar el aprendizaje profundo para tareas de procesamiento del lenguaje natural, como el análisis de opiniones y la traducción automática.

Este es uno de los mejores libros de aprendizaje profundo, incluidos capítulos sobre marcos de aprendizaje profundo populares como TensorFlow y Keras. Proporciona ejemplos detallados y fragmentos de código para demostrar cómo crear y entrenar modelos de aprendizaje profundo para tareas de NLP.

8. Aprendizaje profundo con R por Francois Chollet y JJ Allaire


Aprendizaje profundo con R, segunda edición

Aprendizaje profundo con R, segunda edición

  • Edición Kindle de Amazon
  • Chollet, François (Autor)
  • Inglés (idioma de publicación)
  • 13/9/2022 (fecha de publicación) – Manning (editor)

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Última actualización el 2023-02-14 / Imágenes de la API de publicidad de productos de Amazon

Este libro guía a los lectores a través del uso de la poderosa biblioteca Keras para construir y entrenar modelos de aprendizaje profundo en R. El libro está dirigido a personas con experiencia en programación R que desean aprender a usar el aprendizaje profundo para resolver problemas del mundo real.

Analiza el aprendizaje supervisado y no supervisado y proporciona ejemplos detallados de cómo construir y entrenar modelos de aprendizaje profundo usando Keras y R.

9. Aprendizaje profundo con PyTorch por Eli Stevens, Luca Antiga y Thomas Viehmann

Este es uno de los mejores libros de aprendizaje profundo que muestra cómo usar el marco de aprendizaje profundo PyTorch para construir y entrenar modelos de aprendizaje profundo.

El autor incluye capítulos sobre varias aplicaciones de aprendizaje profundo, como el procesamiento del lenguaje natural, la visión artificial y los modelos generativos. Proporciona ejemplos detallados y fragmentos de código para ilustrar mejor las cosas para la comprensión del lector.

10. Aprendizaje profundo práctico para la nube, dispositivos móviles y Edge por Anirudh Koul, Siddha Ganju y Meher Kasam

Este libro puede ayudarlo a usar el aprendizaje profundo y resolver problemas del mundo real en varias plataformas, incluidos dispositivos en la nube, móviles y perimetrales. El libro también incluye capítulos sobre marcos populares de aprendizaje profundo como TensorFlow y PyTorch.

Proporciona ejemplos detallados y fragmentos de código para demostrar cómo crear e implementar modelos de aprendizaje profundo en diferentes plataformas.

Estos son los 10 mejores libros de aprendizaje profundo de nuestra lista.

La primera publicación Los 10 mejores libros de aprendizaje profundo para principiantes y expertos en 2023 apareció en CodeItBro.

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