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
