PYTHON DEEP LEARNING, Introducción práctica con Keras y TensorFlow 2

Puede descaragar archivos adicionales del libro, con el código PYTHON4, en la web del editor.

La inteligencia artificial permite la innovación y el cambio en todos los aspectos de la vida moderna. La mayoría de los avances actuales se basan en Deep Learning, un área de conocimiento muy madura que permite a las empresas desarrollar y poner en producción sus algoritmos de aprendizaje automático y usar los algoritmos preentrenados ofrecidos por las principales plataformas Cloud.

Muchos profesionales interesados en comprender el Deep Learning tienen dificultades en establecer una ruta adecuada para empezar y saltar la barrera de entrada en este campo de innovación, debido a su complejidad y falta de manuales sobre el tema. Por ello, este libro proporciona todos los contenidos necesarios para entender qué es el Deep Learning y conocer las posibilidades de esta tecnología.

Gracias a la combinación de los principios teóricos del Deep Learning y el enfoque práctico de codificación, se iniciará en este apasionante mundo mediante el lenguaje Python y la API Keras de la librería TensorFlow, el entorno más popular para desarrollar aplicaciones Deep Learning tanto a nivel de empresa como de proveedores Cloud. Asimismo, conocerá las principales redes neuronales actuales, como las redes neuronales convolucionales, las redes neuronales recurrentes o las Generative Adversarial Network, entre otras.

Con este libro, podrá:

• Descubrir los secretos del Deep Learning mediante el uso de gran variedad de ejemplos didácticos en Python 3 y el entorno Google Colab.
• Introducirse en el desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático mediante multitud de técnicas de Deep Learning, gracias al uso de la API de Keras y la librería TensorFlow 2.
• Aprender a usar los diferentes recursos online, fuentes de datos abiertas y algoritmos preentrenados para facilitar el desarrollo de aplicaciones basadas en Deep Learning
• Tener acceso online a los códigos actualizados del libro a través de la web marcombo.info.

Tanto si tiene poca experiencia en programación, como si es un programador experimentado, consiga este libro y obtenga las habilidades prácticas básicas que le permitirán comprender cómo funciona y qué hace posible (y qué no) el uso del Deep Learning en sus propios proyectos.

Jordi Torres es catedrático en la UPC Barcelona Tech y lidera el grupo de investigación Emerging Technologies for Artificial Intelligence en el Barcelona Supercomputing Center. Tiene más de 30 años de experiencia en docencia e investigación en computación de altas prestaciones y ha publicado libros científicos y proyectos de I+D en empresas e instituciones. Es consejero delegado por la UPC en la empresa iThinkUPC, y actúa como formador y experto para diversas organizaciones y empresas. A su vez, imparte conferencias, colabora con diferentes medios de comunicación y mantiene un blog sobre ciencia y tecnología en www.torres.ai

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