Biblioteca Digital (PDF / EPUB)

Python Deep Learning

Autor: Jordi Torres

Número de Páginas: 421

La inteligencia artificial permite la innovación y el cambio en todos los aspectos de la vida moderna. La mayoría de los avances actuales se basan en Deep Learning, un área de conocimiento muy madura que permite a las empresas desarrollar y poner en producción sus algoritmos de aprendizaje automático. Muchos profesionales interesados en comprender el Deep Learning tienen dificultades en establecer una ruta adecuada para empezar y saltar la barrera de entrada en este campo de innovación, debido a su complejidad y falta de manuales sobre el tema. Por ello, este libro proporciona todos los contenidos necesarios para entender qué es el Deep Learning y conocer las posibilidades de esta tecnología. Gracias a la combinación de los principios teóricos del Deep Learning y el enfoque práctico de codificación, se iniciará en este apasionante mundo mediante el lenguaje Python y la API Keras de la librería TensorFlow, el entorno más popular para desarrollar aplicaciones Deep Learning tanto a nivel de empresa como de proveedores Cloud. Asimismo, conocerá las principales redes neuronales actuales, como las redes neuronales convolucionales, las redes neuronales recurrentes o las...

Python deep learning

Autor: Jordi Torres

Introducción al aprendizaje por refuerzo profundo

Autor: Jordi Torres

Número de Páginas: 324

El aprendizaje por refuerzo profundo, o Deep Reinforcement Learning, es el campo de la inteligencia artificial con un gran potencial en los próximos años. Permite que los algoritmos aprendan de su entorno para lograr objetivos diversos, superando así las limitaciones que se encuentran en los algoritmos tradicionales de aprendizaje automático para que las máquinas aprendan por sí solas.Sin embargo, debido a la complejidad del aprendizaje por refuerzo y a la falta de manuales sobre el tema, a menudo existen dificultades a la hora de establecer una ruta adecuada para empezar, ya que no resulta sencillo saltar la barrera de entrada a este apasionante campo de innovación. Por ello, el objetivo de este libro es ser una guía de iniciación para quienes quieran conocer los fundamentos teóricos del área. Al mismo tiempo, a partir de la implementación en Python y de la explicación detallada de todos los algoritmos presentados en el libro, se facilita un conocimiento práctico de los fundamentos. En la primera parte del libro se formaliza el tema alrededor de dos elementos clave en el área de aprendizaje por refuerzo, como son el proceso de decisión de Markov y la ecuación de...

DEEP LEARNING Introducci—n pr‡ctica con Keras

Autor: Jordi Torres

Número de Páginas: 212

First Contact with Deep Learning

Autor: Jordi Torres

Número de Páginas: 204

Artificial Intelligence is changing our lives, and solutions based on Deep Learning are leading this transformation. Deep Learning is now of major interest to private companies, since it can be applied to many areas of activity.But getting started in this technology is not an easy task. Many enthusiastic professionals in the field of Deep Learning have difficulties establishing a starting point and breaking into this area of innovation, given the enormous amount of resources available today and the complexity of the field.The purpose of this book is to gradually start the reader off in this exciting world, in a practical way with the Python language. Using the Keras library allows the development of Deep Learning models and abstracts much of the mathematical complexity involved in its implementation."First Contact with Deep Learning - Practical introduction with Keras" is an introductory work, designed to support my teaching at the Universitat Politècnica de Catalunya - Barcelona Tech and in turn to help engineers who have left the classrooms and are working, but want to start on their own in this new disruptive technology to assess its possibilities and applications.In the past, ...

Tú. You

Autor: Jordi Mollá

Número de Páginas: 149

Sometido a un sentimiento inmersivo de un nuevo paradigma de la soledad en el siglo XXI, el ser humano de nuestros días intenta paliar, de la manera que sea, un extraño y nuevo vacío interior que no puede llenar con nada. Una especie de pragmatismo deshumanizado, neoexistencialismo y nuevo romanticismo. Una desconcertante y nueva euforia contemporánea, donde muchas cosas han cambiado para todos y para siempre, provocando un nuevo miedo revolucionario al hecho de estar, en esencia, contigo mismo y acompañado por ti mismo, para así conseguir una independencia emocional y vital totalmente vencedora y poderosa, más allá de la opinión ajena, convirtiéndote de este modo en un ser humano único, completo, insustituible e irrepetible. Una identidad propia, irreversible y cierta de ti mismo. Lejos de cualquier regla o esperanza depositada en ti por y, en muchos casos, para los intereses de los demás, sin escucharte profundamente en lo único que realmente importa. TÚ. Descubre este nuevo libro de Jordi Mollá que incluye ilustraciones y música del reconocido actor.

DEEP LEARNING Introducción Práctica con Keras

Autor: Jordi Torres

Número de Páginas: 210

En este libro el lector encontrará una guía para adentrarse de manera práctica al deep learning con la ayuda de la librería Keras, que aprenderá a como usarla para desarrollar y evaluar modelos deep learning. Aunque el deep learning se sustenta en fascinantes matemáticas, estas no son estrictamente necesarias para poder iniciarse e incluso crear proyectos que generen valor a la empresa gracias a librerías Python cómo la de Keras. Este libro es la primera parte del libro completo que espero poder acabar y publicar dentro de unos meses.

Hello World En Tensorflow - Para Iniciarse En La Programacion del Deep Learning

Autor: Jordi Torres

Número de Páginas: 152

La coleccion WATCH THIS SPACE dirigida a ingenieros e ingenieras ilustra los ultimos avances tecnologicos en High-Performance Big-Data Analytics. Este libro ofrece al lector la posibilidad de aprender conceptos basicos en Deep Learning de manera practica mediante el uso de TensorFlow. El libro guia al lector con propuestas practicas, que le permiten ir entrando gradualmente en los conceptos basicos de este modelo de programacion. Hello World en TensorFlow es una obra introductoria, pensada para estu-diantes de grado en carreras tecnologicas o ingenieros e ingenieras que quieren probar por su cuenta esta nueva tecnologia que hace solo unas semanas Google puso al alcance de todos como codigo open source, y que sin duda va a tener un gran impacto en el sector de la computacion.

Deep learning

Autor: Jordi Torres

Número de Páginas: 0

Hands-On Deep Learning Architectures with Python

Autor: Yuxi (hayden) Liu , Saransh Mehta

Número de Páginas: 303

Concepts, tools, and techniques to explore deep learning architectures and methodologies Key FeaturesExplore advanced deep learning architectures using various datasets and frameworksImplement deep architectures for neural network models such as CNN, RNN, GAN, and many moreDiscover design patterns and different challenges for various deep learning architecturesBook Description Deep learning architectures are composed of multilevel nonlinear operations that represent high-level abstractions; this allows you to learn useful feature representations from the data. This book will help you learn and implement deep learning architectures to resolve various deep learning research problems. Hands-On Deep Learning Architectures with Python explains the essential learning algorithms used for deep and shallow architectures. Packed with practical implementations and ideas to help you build efficient artificial intelligence systems (AI), this book will help you learn how neural networks play a major role in building deep architectures. You will understand various deep learning architectures (such as AlexNet, VGG Net, GoogleNet) with easy-to-follow code and diagrams. In addition to this, the...

Machine Learning con PyTorch y Scikit-Learn

Autor: Sebastian Raschka

Número de Páginas: 919

Si busca un manual de referencia sobre Machine Learning y Deep Learning con PyTorch, ha llegado al libro indicado. En él se explica paso a paso cómo construir sistemas de aprendizaje automático con éxito. Mientras que en algunos libros solo se enseña a seguir instrucciones, en este descubrirá los principios para crear modelos y aplicaciones por sí mismo. Encontrará multitud de explicaciones claras, visualizaciones y ejemplos, y aprenderá en profundidad todas las técnicas esenciales de Machine Learning. Actualizado para ocuparse de Machine Learning utilizando PyTorch, este libro también presenta las últimas incorporaciones a Scikit-Learn. Además, trata varias técnicas de Machine Learning y Deep Learning para la clasificación de textos e imágenes. Con este libro, también aprenderá sobre las redes generativas antagónicas (GAN), útiles para generar nuevos datos y entrenar agentes inteligentes con aprendizaje reforzado. Por último, esta edición incluye las últimas tendencias en Machine Learning, como las introducciones a las redes neuronales de grafos y transformadores a gran escala utilizados para el procesamiento del lenguaje natural (NLP). Sin duda, tanto si...

Deep Learning with Python

Autor: Chao Pan

Número de Páginas: 124

***** BUY NOW (will soon return to 24.77 $) *****Are you thinking of learning deep Learning using Python? (For Beginners Only) If you are looking for a beginners guide to learn deep learning, in just a few hours, this book is for you. From AI Sciences Publisher Our books may be the best one for beginners; it's a step-by-step guide for any person who wants to start learning Artificial Intelligence and Data Science from scratch. It will help you in preparing a solid foundation and learn any other high-level courses.To get the most out of the concepts that would be covered, readers are advised to adopt a hands on approach, which would lead to better mental representations.Step-by-Step Guide and Visual Illustrations and ExamplesThis book and the accompanying examples, you would be well suited to tackle problems, which pique your interests using machine learning and deep learning models. Book Objectives This book will help you: Have an appreciation for deep learning and an understanding of their fundamental principles. Have an elementary grasp of deep learning concepts and algorithms. Have achieved a technical background in deep learning and neural networks using Python. Target...

First Contact with Deep Learning

Autor: Torres Viñals Torres

Número de Páginas: 202

Python Deep Learning

Autor: Ivan Vasilev

Número de Páginas: 373

Deep Learning with Python

Autor: Mike Krebbs

Número de Páginas: 114

***** Buy now (Will soon return to $47.99 + Special Offer Below) ***** Free Kindle eBook for customers who purchase the print book from Amazon Are you thinking of learning more about Deep Learning From Scratch by using Python and TensorFlow? The overall aim of this book is to give you an application of deep learning techniques with python. Deep Learning is a type of artificial intelligence and machine learning that has become extremely important in the past few years. Deep Learning allows us to teach machines how to complete complex tasks without explicitly programming them to do so. As a result people with the ability to teach machines using deep learning are in extremely high demand. It is also leading to them getting huge increases in salaries. Deep Learning is revolutionizing the world around us and hence the need to understand and learn it becomes significant. In this book we shall cover what is deep learning, how you can get started with deep learning and what deep learning can do for you. By the end of this book you should be able to know what is deep learning and the tools technology and trends driving the artificial intelligence revolution. Several Visual Illustrations...

Python Machine Learning For Beginners

Autor: Finn Sanders

Número de Páginas: 107

Imagine a world where you can make a computer program learn for itself? What if it could recognize who is in a picture or the exact websites that you want to look for when you type it into the program? What if you were able to create any kind of program that you wanted, even as a beginner programmer, without all of the convoluted codes and other information that makes your head spin? This is actually all possible. The programs that were mentioned before are all a part of machine learning. This is a breakthrough in the world of information technology, which allows the computer to learn how to behave, rather than asking the programmer to think of every single instance that may show up with their user ahead of time. it is taking over the world, and you may be using it now, without even realizing it. If you have used a search engine, worked with photo recognition, or done speech recognition devices on your phone, then you have worked with machine learning. And if you combine it with the Python programming language, it is faster, more powerful, and easier (even for beginners) to create your own programs today. Python is considered the ultimate coding language for beginners, but once...

Deep Learning with Python

Autor: Nikhil Ketkar

Hands-On Transfer Learning with Python

Autor: Dipanjan Sarkar , Raghav Bali , Tamoghna Ghosh

Número de Páginas: 430

Deep learning simplified by taking supervised, unsupervised, and reinforcement learning to the next level using the Python ecosystem Key Features Build deep learning models with transfer learning principles in Python implement transfer learning to solve real-world research problems Perform complex operations such as image captioning neural style transfer Book Description Transfer learning is a machine learning (ML) technique where knowledge gained during training a set of problems can be used to solve other similar problems. The purpose of this book is two-fold; firstly, we focus on detailed coverage of deep learning (DL) and transfer learning, comparing and contrasting the two with easy-to-follow concepts and examples. The second area of focus is real-world examples and research problems using TensorFlow, Keras, and the Python ecosystem with hands-on examples. The book starts with the key essential concepts of ML and DL, followed by depiction and coverage of important DL architectures such as convolutional neural networks (CNNs), deep neural networks (DNNs), recurrent neural networks (RNNs), long short-term memory (LSTM), and capsule networks. Our focus then shifts to transfer...

Programming With Python

Autor: Frank Millstein

Número de Páginas: 517

Programming With Python - 4 BOOK BUNDLE!! Deep Learning with Keras Here Is a Preview of What You’ll Learn Here… The difference between deep learning and machine learning Deep neural networks Convolutional neural networks Building deep learning models with Keras Multi-layer perceptron network models Activation functions Handwritten recognition using MNIST Solving multi-class classification problems Recurrent neural networks and sequence classification And much more... Convolutional Neural Networks in Python Here Is a Preview of What You’ll Learn In This Book… Convolutional neural networks structure How convolutional neural networks actually work Convolutional neural networks applications The importance of convolution operator Different convolutional neural networks layers and their importance Arrangement of spatial parameters How and when to use stride and zero-padding Method of parameter sharing Matrix multiplication and its importance Pooling and dense layers Introducing non-linearity relu activation function How to train your convolutional neural network models using backpropagation How and why to apply dropout CNN model training process How to build a convolutional...

Deep Learning with Python

Autor: Jason Brownlee

Número de Páginas: 0