Deep Learning es en gran medida el causante de la revolución que en la actualidad se tiene con la inteligencia artificial, y pareciera ser una tecnología nueva, sin embargo, esencialmente es la evolución de las redes neuronales artificiales, que tienen más de 60 años en el área de la inteligencia artificial. Deep Leaming, teorías y aplicaciones se ha concebido para dar una introducción general incluyendo un barrido histórico por los desarrollos que dieron origen esta tecnología. Se parte de redes neuronales clásicas como las monocapa, siguiendo por las superficiales hasta llegar a las profundas como las redes neuronales convolucionales, ampliamente usadas en aplicaciones de procesamiento de imágenes. Este libro busca hacer un balance entre el contenido teórico y práctico. La parte conceptual, le será útil a lectores que deseen aproximarse a los conceptos teóricos básicos más relevantes. La parte experimental, servirá como apoyo a una aproximación práctica a esta tecnología; lo anterior se logra por medio de ejemplos resueltos sobre problemas reales en Deep Leaming. Para el componente práctico, se utilizan herramientas de amplio uso en la comunidad académica como el sistema de prototipado electrónico rápido Arduino y el software de simulación Matlab. 360 páginas
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