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El aprendizaje profundo es crucial en la era actual, ya que impulsa los avances en la inteligencia artificial, permitiendo aplicaciones como el reconocimiento de imágenes y voz, la traducción de idiomas y los vehículos autónomos. Comprender el aprendizaje profundo prepara a las personas para aprovechar su potencial, impulsar la innovación y resolver problemas complejos en diversas industrias. Este artículo enumera los principales libros sobre aprendizaje profundo y redes neuronales para ayudar a las personas a adquirir competencia en este campo vital y contribuir a sus avances y aplicaciones continuos.

Aprendizaje profundo (serie Computación adaptativa y aprendizaje automático)

Este libro cubre una amplia gama de temas de aprendizaje profundo junto con sus antecedentes matemáticos y conceptuales. Además, ofrece información sobre la diversa gama de técnicas de aprendizaje profundo aplicadas en diversos sectores industriales.

Aprendizaje profundo práctico: una introducción basada en Python

Este libro es una guía completa para que los principiantes creen conjuntos de datos y modelos necesarios para entrenar redes neuronales para sus propios proyectos. El libro cubre temas esenciales, incluido Python, la creación de conjuntos de datos, el uso de bibliotecas como scikit-learn y Keras, y la evaluación de modelos, lo que fomenta una mayor exploración en el campo.

Aprendizaje profundo con Python

“Aprendizaje profundo con Python” presenta el aprendizaje profundo con la ayuda de Python y su biblioteca Keras. Ofrece explicaciones fáciles de entender, ejemplos del mundo real y habilidades prácticas para utilizar el aprendizaje profundo en visión por computadora, procesamiento del lenguaje natural y modelos generativos.

Redes neuronales y aprendizaje profundo

El libro explora modelos de aprendizaje profundo tanto clásicos como modernos, centrándose en su teoría y algoritmos. Aborda preguntas clave sobre la efectividad, la profundidad, los desafíos de capacitación y las aplicaciones de las redes neuronales en varios dominios, como los sistemas de recomendación, la traducción automática y la clasificación de imágenes.

Aprendizaje profundo con TensorFlow y Keras

Este libro enseña redes neuronales y aprendizaje profundo utilizando las bibliotecas TensorFlow y Keras. Cubre características de TensorFlow 2.x como ejecución entusiasta y API de Keras, con ejemplos prácticos para el aprendizaje supervisado y no supervisado en diversos entornos. El libro también cubre la construcción e implementación de varios algoritmos como CNN, transformadores, GAN, etc.

Aprendizaje profundo generativo

“Generative Deep Learning” es una guía práctica para usar TensorFlow y Keras para crear modelos generativos de aprendizaje profundo, como codificadores automáticos (VAE), redes generativas adversarias (GAN), etc. El libro también cubre modelos multimodales como DALLE2 y Stable Diffusion, el futuro. de la IA generativa y cómo se puede aprovechar para crear una ventaja competitiva.

Algoritmos prácticos de aprendizaje profundo con Python

Este libro presenta algoritmos populares de aprendizaje profundo y guía a través de su implementación utilizando TensorFlow. Cubre algoritmos como RNN, LSTM, GAN, etc., y proporciona información sobre los principios, fundamentos matemáticos y técnicas prácticas de implementación de cada algoritmo.

Asimilar el aprendizaje profundo

«Grokking Deep Learning» enseña a construir redes neuronales desde cero utilizando Python y NumPy. Ayuda a los lectores a comprender la ciencia detrás del entrenamiento de redes neuronales, permitiéndoles crear modelos para el reconocimiento de imágenes, la traducción de idiomas y la generación de texto, incluida la imitación del estilo de Shakespeare.

Comprender el aprendizaje profundo

Este libro cubre temas clave y avances recientes en el campo del aprendizaje profundo, presentando conceptos complejos de una manera clara e intuitiva con una jerga técnica mínima. Con un enfoque tanto en la teoría como en la práctica, el libro es adecuado para lectores con una formación básica en matemáticas aplicadas e incluye ejercicios de programación en Python Notebooks para el aprendizaje práctico.

Aprendizaje profundo para programadores con Fastai y PyTorch

Este libro demuestra cómo los programadores de Python pueden sobresalir en el aprendizaje profundo con fastai. El libro ofrece una interfaz fácil de usar para tareas comunes de aprendizaje profundo y enseña a los lectores a entrenar modelos de manera eficiente usando fastai y PyTorch.

Aprendizaje profundo (serie Conocimiento esencial de MIT Press)

«Deep Learning» ofrece una introducción concisa a la tecnología que impulsa la revolución de la IA. Explica cómo el aprendizaje profundo permite tomar decisiones basadas en datos mediante la identificación de patrones en grandes conjuntos de datos y sus aplicaciones en diversos dominios, como la visión por computadora, el reconocimiento de voz y los automóviles sin conductor.

Redes neuronales para reconocimiento de patrones

Este libro explora exhaustivamente las redes neuronales de retroalimentación dentro del reconocimiento de patrones estadísticos. Se profundiza en el modelado de funciones de densidad de probabilidad, analizando modelos de red de perceptrones multicapa y funciones de base radial, funciones de error, algoritmos de aprendizaje, generalización y técnicas bayesianas.

Aprendizaje profundo práctico para la nube, dispositivos móviles y perimetrales

Este libro sirve como guía para crear aplicaciones prácticas de aprendizaje profundo. Proporciona un enfoque paso a paso para crear aplicaciones para diversas plataformas, incluida la nube, dispositivos móviles, navegadores y dispositivos perimetrales.


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Shobha es un analista de datos con una trayectoria comprobada en el desarrollo de soluciones innovadoras de aprendizaje automático que impulsan el valor empresarial.