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

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

DISPONIBLE EN: Logo MARCOMBO

GALERIA DE FOTOGRAFÍAS DEL LIBRO: