Deep Learning: Teoría y Aplicaciones

Deep Learning: Teoría y Aplicaciones 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 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 Learning. 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.

El código de MATLAB y los modelos de Simulink empleados en el libro están disponibles para su descarga. El libro también incluye ejemplos de Parallel Computing Toolbox y Deep Learning Toolbox.