Python Deep Learning

Mis disculpas de antemano: Debido a la avalancha de peticiones de dudas y consultas sobre Deep Learning por parte de lectores y lectoras de mis libros divulgativos, sólo podré atender consultas que sean directamente relacionadas con el contenido de los libros (fe de errata, aclaraciones concretas …). Lo lamento sinceramente, pero no dispongo del tiempo para poder dar apoyo a proyectos que los lectores y lectoras estén realizando en estos momentos. Me sabe especialmente mal para aquellos estudiantes que estén realizando un proyecto académico, pero por tiempo es imposible. En este caso, estoy seguro que si se dirigen a su director/tutor podrán canalizar las dudas. Siento las molestias que esto pueda acarrear.

CONTENIDO DEL LIBRO:

Contenido del libro

Prefacio 

Acerca de este libro

PARTE 1: INTRODUCCIÓN

CAPÍTULO 1. ¿Qué es el Deep Learning?

CAPÍTULO 2. Entorno de trabajo

CAPÍTULO 3. Python y sus librerías

PARTE 2: FUNDAMENTOS DEL DEEP LEARNING

CAPÍTULO 4. Redes neuronales densamente conectadas

CAPÍTULO 5. Redes neuronales en Keras (Descarga PDF de este capítulo)

CAPÍTULO 6. Cómo se entrena una red neuronal

CAPÍTULO 7. Parámetros e hiperparámetros en redes neuronales

CAPÍTULO 8. Redes neuronales convolucionales

PARTE 3: TÉCNICAS DEL DEEP LEARNING

CAPÍTULO 9. Etapas de un proyecto Deep Learning

CAPÍTULO 10. Datos para entrenar redes neuronales

CAPÍTULO 11. Data Augmentation y Transfer Learning

CAPÍTULO 12. Arquitecturas avanzadas de redes neuronales

PARTE 4: DEEP LEARNING GENERATIVO

CAPÍTULO 13. Redes neuronales recurrentes

CAPÍTULO 14. Generative Adversarial Networks

Clausura

Apéndices

Referencias

GitHub del libro

Descarga de datos  y recursos adicionales (código de descarga: PYTHON4)

Agradecimientos

Fe de Errata