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Redes Neuronales & Deep Learning de Fernando Berzal

Descripción - Reseña del editor ¿Qué tienen en común los traductores automáticos que nos permiten leer, en nuestra propia lengua, textos escritos en otros idiomas, los sistemas de reconocimiento de voz que todos llevamos en nuestro teléfono móvil o los sistemas de visión artificial que le permiten a un coche autónomo distinguir una señal de tráfico de otra? Todos ellos son ejemplos de aplicaciones cotidianas basadas en el uso de redes neuronales artificiales.Las redes neuronales artificiales, popularizadas actualmente bajo la denominación deep learning, se enmarcan dentro del campo de la Inteligencia Artificial. Más concretamente, dentro de las técnicas de aprendizaje automático o machine learning. Actualmente, las técnicas de deep learning están revolucionando el mundo de la Inteligencia Artificial y compañías como Google, Facebook, Amazon o Microsoft, entre otras muchas, se disputan a los ingenieros y doctorandos familiarizados con este tipo de técnicas.En este libro se presentan el origen, la motivación, la inspiración, la evolución y las aplicaciones de las redes neuronales artificiales. Se realiza especial hincapié en las técnicas algorítmicas que permiten el entrenamiento de redes neuronales (esto es, los algoritmos que se utilizan para que las redes aprendan y los distintos problemas que hay que solventar para que las redes neuronales artificiales funcionen correctamente en la práctica). También se detallan múltiples técnicas de tipo heurístico que se han propuesto recientemente para construir redes neuronales 'profundas' (el origen del término deep learning). Aunque las redes neuronales artificiales existían desde los orígenes de la I.A., la eclosión del deep learning se produjo, ya entrado el siglo XXI, tras conseguir igualar, cuando no mejorar, el rendimiento de los seres humanos en la resolución de tareas que, hasta hace poco, se consideraban de nuestro dominio exclusivo.Contenido del libroParte I. Redes neuronales artificialesInteligencia ArtificialAprendizaje automáticoEvaluación de los resultados del aprendizajeTécnicas de aprendizaje automáticoDeep LearningModelos de neuronas y redes neuronales artificialesParte II. Entrenamiento de redes neuronales artificialesPerceptronesEl algoritmo de propagación de errores [backpropagation]Técnicas heurísticas para el entrenamiento de redes neuronalesPrevención del sobreaprendizaje (a.k.a. regularización o cómo conseguir que una red aprenda mejor)Algoritmos de optimización (o cómo conseguir que una red aprenda más rápido)Parte III. Arquitecturas especializadasSoftmax (para problemas de clasificación)Redes convolutivas (para trabajar con imágenes y otros tipos de señales)Aviso importanteEste volumen está editado utilizando un tipo de letra más pequeño de lo habitual. Existe una edición en formato grande, 8.5' x 11', que incluye exactamente el mismo contenido pero utiliza un tamaño de letra un 20% más grande. No obstante, por restricciones de imprenta dado el número de páginas de la presente obra, dicha edición está dividida en dos volúmenes, con ISBN 1-0903-2030-2 (volumen I) y 1-0903-3688-8 (volumen II).

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Detalles del Libro

  • Name: Redes Neuronales & Deep Learning
  • Autor: Fernando Berzal
  • Categoria: Libros,Libros universitarios y de estudios superiores,Ciencias informáticas
  • Tamaño del archivo: 8 MB
  • Tipos de archivo: PDF Document
  • Idioma: Español
  • Archivos de estado: AVAILABLE


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Una sencilla red neuronal en python con keras y tensorflow crearemos una red neuronal artificial que aprenderá a imitar a las compuertas xor mediante un ejercicio simple entenderemos el uso de keras en python, la arquitectura y funciones de activación típicas de las redes neuronales podrás descargar o ver la jupyter notebook con el ejercicio completo Tema redes neuronales conceptos básicos y aplicaciones 31 definiciones de una red neuronal existen numerosas formas de definir a las redes neuronales desde las definiciones cortas y genéricas hasta las que intentan explicar más detalladamente qué son las redes neuronales por ejemplo 1 una nueva forma de computación, inspirada en modelos biológicos Inteligencia artificialredes neuronales y aplicaciones inteligencia artificialredes neuronales y aplicaciones resumen en el presente documento haremos una breve introducción a qué es la inteligencia artificial nos centraremos mas tarde en definir las redes neuronales y algunas de sus multiples aplicaciones en el mundo de las telecomunicaciones tales como la detección de

Redes neuronales artificiales y sus aplicaciones las redes neuronales artificiales, ann artificial neural networks están inspiradas en las redes neuronales biológicas del cerebro humano están constituidas por elementos que se comportan de forma similar a la neurona biológica en sus funciones más comunes Software libre para inteligencia artificial, redes software libre para inteligencia artificial, redes neuronales, agentes inteligentes, sistemas expertos sido desarrollado por barres amp boronat aunque actualmente se distribuye en la página de jaramiz en donde se puede descargar la versión shareware sin limitaciones Redes neuronales concepto, aplicaciones y utilidad en descargar pdf estadísticas texto completo planteamiento del problema la inteligencia artificial y, más concretamente, las redes neuronales artificiales están teniendo en los últimos años un gran desarrollo e impacto en diversas áreas del conocimiento, incluida la medicina 1


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