La Inteligencia Artificial ha experimentado un gran auge en los 煤ltimos a帽os, tanto en el mundo acad茅mico como en el empresarial, con incre铆bles resultados en el reconocimiento de voz, los modelos de conversaci贸n, la visi贸n artificial y otras aplicaciones. Detr谩s de todos estos avances se encuentra la tecnolog铆a basada en los modelos matem谩ticos de redes neuronales profundas, conocida como aprendizaje profundo o ‘Deep Learning’. Conocer esta tecnolog铆a abre las puertas a un inmenso mercado digital, al campo de la investigaci贸n y a innumerables oportunidades de negocio.
En estas p谩ginas el lector encontrar谩 una introducci贸n a los fundamentos de ese paradigma de aprendizaje computacional. Los aspectos te贸ricos se complementan con ejemplos de implementaci贸n en los dos ‘frameworks’ de programaci贸n m谩s populares en la actualidad dentro de este campo: Keras y PyTorch. El libro describe las arquitecturas vertebradoras del ‘Deep Learning’, como el perceptr贸n multicapa, las redes convolucionales y las redes recurrentes, entre otras, as铆 como su aplicaci贸n en los campos de la visi贸n por computador y el procesamiento del lenguaje natural. Todos estos contenidos se estudiar谩n mediante ejemplos y ejercicios, asumiendo que el lector no ha trabajado con estos ‘frameworks’ previamente’, aunque s铆 con el lenguaje de programaci贸n Python.
