IMPLEMENTACIÓN DE MODELOS DE APRENDIZAJE PROFUNDO (DEEP LEARNING)

En los últimos años el auge de la inteligencia artificial ha crecido de forma exponencial. Cientos de aplicaciones se desarrollan utilizando algoritmos de aprendizaje automático para solución de problemas reales. En este libro está orientado a enseñar a personas con conocimientos previos de aprendizaje automático y redes neuronales. Por tanto, los conceptos y aplicaciones que aquí se manejan, aunque suelen ser muy explicativas, en algunos casos suelen ser abstractos. No obstante, para hemos diseñado los capítulos que, en primera instancia, ubiquen conceptualmente al lector, ofreciéndole una base de conocimiento sobre el aprendizaje profundo (Deep Learning), que va desde los fundamentos de las redes neuronales multicapa, redes neuronales recurrentes, redes neuronales convoluciones y aprendizaje por refuerzo. Luego de que lector tenga una inmersión con estos conceptos y descripción de algunas aplicaciones asociadas a esta temática, se procede a entrenar una red neuronal convolucional para la predicción de plagas de plantas, un clasificador de frutas y verduras y un modelo de predicción de enfermedades cardiacas mediante imágenes médicas computarizadas.