Deep Learning

Abstract

Este libro ofrece una introducción completa a las ideas centrales que sustentan el aprendizaje profundo. Está dirigido tanto a principiantes en aprendizaje automático como a quienes ya tienen experiencia en el campo. Al abarcar conceptos clave relacionados con las arquitecturas y técnicas contemporáneas, este libro esencial proporciona al lector una base sólida para una posible especialización futura. El campo del aprendizaje profundo está en rápida evolución, por lo que este libro se centra en ideas que probablemente perduren en el tiempo. El libro está organizado en numerosos capítulos breves, cada uno de los cuales explora un tema específico. La narrativa sigue una progresión lineal, donde cada capítulo se basa en el contenido de los anteriores. Esta estructura es ideal para impartir un curso de aprendizaje automático de dos semestres, ya sea de pregrado o de posgrado, y resulta igualmente relevante para quienes se dedican a la investigación activa o al autoaprendizaje. Una comprensión completa del aprendizaje automático requiere conocimientos matemáticos, por lo que el libro incluye una introducción completa a la teoría de la probabilidad. Sin embargo, el objetivo principal del libro es transmitir una comprensión clara de las ideas, con énfasis en el valor práctico de las técnicas en el mundo real, más que en la teoría abstracta. Por lo tanto, los conceptos complejos se presentan desde múltiples perspectivas complementarias, incluyendo descripciones textuales, diagramas, fórmulas matemáticas y pseudocódigo