Aprendizaje profundo /
Gonzalo Pajares Martinsanz, Pedro Javier Herrera Caro, Eva Besada Portas.
- 1ª ed.
- Madrid : RC Libros, 2021.
- 539 páginas ; 23 cm.
1. Introducción-- 2. Computación numérica-- 3. Redes neuronales profundas-- 4. Operaciones redes neuronales convolucionales -- 5. Operaciones redes neuronales convolucionales -- 6. Motivación de las redes neuronales convolucionales-- 7. Arquitecturas de las redes neuronales convolucionales -- 8. Arquitecturas de las redes neuronales convolucionales -- 9. Arquitecturas de las redes neuronales convolucionales -- 10. Segmentación semántica de imágenes con cnn-- 11. Redes convolucionales para análisis de vídeo-- 12. Detección de objetos en imágenes 1-- 13. Detección de objetos en imágenes 2-- 14. Detección de objetos en imágenes 3-- 15. Redes para dispositivos móviles-- 16. Plataformas para espacios de búsqueda en clasificación de imágenes-- 17. Algoritmo deepdream y redes generativas antagónicas-- 18. Redes neuronales recurrentes, recursivas y LSTM.
Este libro expone aspectos fundamentales sobre Aprendizaje Profundo, un área en clara expansión conceptual y de aplicación tecnológica en el mundo de la Inteligencia Artificial en general y de los Sistemas Inteligentes, en particular, donde la Robótica, las Ciudades Inteligentes, los Vehículos Autónomos o Internet de las Cosas son claros exponentes receptores de su aplicación que, sin duda, contribuirán enormemente a los avances de futuro. El texto conjuga rigurosidad con claridad y exposición didáctica, útil tanto para estudiantes e investigadores, en sus distintos niveles, como para ingenieros que ejercen su actividad profesional en diferentes ámbitos, proporcionando la base suficiente para afrontar los retos que puedan surgir en cada momento y donde este tipo de aprendizaje ofrezca posibles soluciones.