Redes Neuronales & Deep Learning

Fernando Berzal:

Redes Neuronales

& Deep Learning

Edición independiente, 2018

753 páginas en blanco y negro

ISBN-10: 1-7312-6538-7

ISBN-13: 978-1-7312-6538-8

Información adicional, incluyendo ejemplos a todo color.

Fernando Berzal:

Redes Neuronales

& Deep Learning

Edición independiente, 2018

753 páginas en color

ISBN-10: 1-7313-1433-7

ISBN-13: 978-1-7313-1433-8

Información adicional, incluyendo ejemplos a todo color.

Edición en blanco y negro

Fernando Berzal:

Redes Neuronales & Deep Learning

Edición independiente, 2018

753 páginas en blanco y negro

ISBN-10: 1-7312-6538-7

ISBN-13: 978-1-7312-6538-8

Edición a todo color

Fernando Berzal:

Redes Neuronales & Deep Learning

Edición independiente, 2018

753 páginas en color

ISBN-10: 1-7313-1433-7

ISBN-13: 978-1-7313-1433-8

Redes Neuronales & Deep Learning

¿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 "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 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.


Primera edición, 2018

753 páginas, 7.5" x 9.25", 19.1 x 4.3 x 23.5 cm, 1.57 kg

ISBN-10: 1-7312-6538-7 (blanco y negro) / 1-7313-1433-7 (color)

ISBN-13: 978-1-7312-6538-8 (blanco y negro) / 978-1-7313-1433-8 (color)


Edición en dos volúmenes, 2019

450+327 páginas, 8.5" x 11", 21.6 x (2.6 + 1.9) x 27.9 cm, 2.21kg (1.27kg +939 g)

ISBN-10: 1-0903-2030-2 (volumen 1) / 1-0903-3688-8 (volumen 2)

ISBN-13: 978-1-0903-2030-8 (volumen 1) / 978-1-0903-3688-0 (volumen 2)


Información adicional, incluyendo ejemplos a todo color:


Comentarios, dudas y sugerencias:

Fernando Berzal (berzal@acm.org).

Redes Neuronales & Deep Learning

Fernando Berzal:

Redes Neuronales

& Deep Learning

Volumen I:

Entrenamiento de redes

neuronales artificiales

ISBN-10: 1-0903-2030-2

ISBN-13: 978-1-0903-2030-8

Fernando Berzal:

Redes Neuronales

& Deep Learning

Volumen II:

Regularización, optimización

& arquitecturas especializadas

ISBN-10: 1-0903-3688-8

ISBN-13: 978-1-0903-3688-0

Edición en dos volúmenes

Fernando Berzal:

Redes Neuronales & Deep Learning

Volumen I: Entrenamiento de redes neuronales artificiales

Edición independiente, 2019

ISBN-10: 1-0903-2030-2

ISBN-13: 978-1-0903-2030-8

Fernando Berzal:

Redes Neuronales & Deep Learning

Volumen II: Regularización, optimización & arquitecturas especializadas

Edición independiente, 2019

ISBN-10: 1-0903-3688-8

ISBN-13: 978-1-0903-3688-0