Deep Learning,  Introducción práctica con Keras 

(SEGUNDA PARTE) 

En este libro el lector encontrará la SEGUNDA PARTE del libro “DEEP LEARNING Introducción práctica con Keras”, ¡que me comprometí acabar hace más de un año! El libro es una guía en lengua castellana para adentrarse de manera práctica al Deep Learning con la ayuda de Keras como API (con código actualizado a TensorFlow 2.0). En esta SEGUNDA PARTE se presentan temas pendientes como Data Augmentation, Transfer Learning, Redes Neuronales Recurrentes, Generative Adversarial Network entre muchos otros.

Prefacio

Esta obra es la SEGUNDA PARTE del libro Deep Learning – Introducción práctica con Keras,que empecé a escribir en las navidades del 2017. Mi ilusión era poder terminar la obra entera a la vuelta de vacaciones de verano del 2018, pero pronto me percaté de que era imposible cumplir el propósito y decidí publicar la primera mitad del libro, necesaria para mis clases en septiembre, con la firme voluntad de finalizar toda la segunda parte antes de las navidades del 2018. Pero no fue así; la verdad es que avancé un poco, pero no lo suficiente como para finalizar la obra cuando me había propuesto. Y aquí me tienen, en el verano del 2019 delante del ordenador con el firme propósito de finalizar esta SEGUNDA PARTE, ¡sea como sea! Si estás leyendo esto, lector,  es que lo he conseguido. Estoy convencido de que un libro que se escribe en los ratos libres nunca se termina realmente, sino que llega un día en que uno se da por vencido y o bien lo tira a la basura o lo termina abruptamente. Este fue mi caso hace más de un año, cuando me di cuenta de que no podría cumplir nunca mi propósito de entrega si no me forzaba a hacer pública, al menos una parte,  lo antes posible. Después, sinceramente, estuve tentado de eliminar el borrador de la segunda parte, pues en realidad la primera  era autocontenida. Pero un cierto amor propio, y sobretodo algunos emailsde estudiantes que me manifestaban su interés por el contenido ya anunciado de la SEGUNDA PARTE, me han dado la energía para este esfuerzo final. Para contextualizar la edición de esta SEGUNDA PARTE he decidido incluir el Índice, Prólogo, Prefacioy sección Acerca de este librode la edición de la PRIMERA PARTE. Como verá el lector he mantenido aquí la propuesta de estructura y contenido inicial (solo hay unos pequeños cambios en el capítulo en el que se presenta el preprocesado de datos de tipo texto). No obstante,  es cierto de que algunos aspectos no han podido profundizarse todo lo que me habría gustado, la prioridad ha sido el poder acabar el borrador completo antes del inicio del curso académico. Espero la compresión del lector si, por las prisas en acabar, se me ha pasado algo por alto, pero era el precio a pagar para poder acabar este año  ;-). En pos de actualizar el contenido del libro al estado de la tecnología actual, he considerado usar como entorno de ejecución Colabde Google en lugar del Docker que había preparado inicialmente, dado que  resulta mucho más cómodo y versátil para el proceso de aprendizaje del lector. Por otro lado, me decanté por usar TensorFlow para los códigos de este libro, después de que hace unos meses en el TensorFlow Dev Summit 2019 se anunciara que la versión 2.0 de TensorFlow incorporaba Keras como su API principal. En realidad no deja de ser un reconocimiento a la elección de usar Keras para introducirnos en el mundo del Deep Learning. Y lo más importante, deseo que esta SEGUNDA PARTE del libro ayude a cuanta más gente mejor y por ello es también de acceso abierto, como todos los libros del sello editorial WATCH THIS SPACE. Es mi humilde aportación para hacer un mundo mejor, abriendo el conocimiento a todos aquellos que quieren usarlo para mejorar, porque para mi el acceso al conocimiento es un derecho humano.

Jordi Torres i Viñals,

a 24 de setiembre  de 2019.

ACCESO ABIERTO AL CONTENIDO DEL LIBRO

Índice

Nota: En el proceso semiautomático de generación de esta versión HTML a partir de la versión del libro en papel, se han perdido algunos formatos de fuente de texto (por ej. diferenciar cuando nos referimos a código) o se han eliminado espacios en blanco.  A pesar de esta “falta de elegancia” en el texto, el resultado es correcto y permite aprender sin problemas de esta versión HTML. 

VERSIÓN INGLESA (PRIMERA PARTE)

Libro para programar la Inteligencia Artificial con Deep Learning con Keras en Ingles