Deep Learning con Keras y PyTorch (MANUALES IMPRESCINDIBLES) - Softcover

Gallego S�nchez, Antonio Javier; Alfaro Contreras, Mar�a; Calvo Zaragoza, Jorge; Garrido Mu�oz, Carlos; R�os Vila, Antonio; Valero Mas, Jos� Javier

9788441548169: Deep Learning con Keras y PyTorch (MANUALES IMPRESCINDIBLES)

Softcover

ISBN 10: 8441548161 ISBN 13: 9788441548169

Verlag: ANAYA MULTIMEDIA, 2023

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La Inteligencia Artificial ha experimentado un gran auge en los �ltimos a�os, tanto en el mundo acad�mico como en el empresarial, con incre�bles resultados en el reconocimiento de voz, los modelos de conversaci�n, la visi�n artificial y otras aplicaciones. Detr�s de todos estos avances se encuentra la tecnolog�a basada en los modelos matem�ticos de redes neuronales profundas, conocida como aprendizaje profundo o Deep Learning. Conocer esta tecnolog�a abre las puertas a un inmenso mercado digital, al campo de la investigaci�n y a innumerables oportunidades de negocio.

En estas p�ginas el lector encontrar� una introducci�n a los fundamentos de ese paradigma de aprendizaje computacional. Los aspectos te�ricos se complementan con ejemplos de implementaci�n en los dos frameworks de programaci�n m�s populares en la actualidad dentro de este campo: Keras y PyTorch. El libro describe las arquitecturas vertebradoras del Deep Learning, como el perceptr�n multicapa, las redes convolucionales y las redes recurrentes, entre otras, as� como su aplicaci�n en los campos de la visi�n por computador y el procesamiento del lenguaje natural. Todos estos contenidos se estudiar�n mediante ejemplos y ejercicios, asumiendo que el lector no ha trabajado con estos frameworks previamente', aunque s� con el lenguaje de programaci�n Python.

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�ber die Autorinnen und Autoren

Antonio Javier Gallego es Ingeniero en Inform�tica (2004) y doctor (2012) por la Universidad de Alicante. Investigador postdoctoral en la Universidad de Edimburgo y en el centro de computaci�n de alto rendimiento de Reino Unido. Se desempe�a como profesor titular de universidad del Departamento de Lenguajes y Sistemas Inform�ticos, en el que imparte clases sobre aprendizaje autom�tico, visi�n artificial y 'Deep Learning'. Ha participado en m�s de veinte proyectos de investigaci�n y es autor de m�s de ochenta publicaciones relacionadas con la inteligencia artificial.

Mar�a Alfaro es Ingeniera en Telecomunicaciones por la Universidad de Alicante en 2018. Actualmente ejerce como investigadora en el Departamento de Lenguajes y Sistemas Inform�ticos gracias a un contrato para la Formaci�n de Profesorado Universitario (FPU) del Ministerio de Universidades. Su �rea de investigaci�n se centra en el uso de 'Deep Learning' en transcripci�n autom�tica de m�sica. Ha sido galardonada en el �XVIII Certamen Universitario Arqu�medes� en el �rea �Ingenier�a y Arquitectura� del Ministerio de Ciencia, Innovaci�n y Universidades y con el premio nacional �Futuro de las Telecomunicaciones�, en la categor�a �Ingenier�a de Sonido e Imagen� del Colegio Oficial de Ingenieros T�cnicos de Telecomunicaci�n.

Jorge Calvo es Ingeniero en Inform�tica (2011) y Doctor (2016) por la Universidad de Alicante. Investigador postdoctoral en McGill University (Montreal, Canad�) y en la Universidad Polit�cnica de Valencia. Actualmente ejerce como profesor titular en el Departamento de Lenguajes y Sistemas Inform�ticos de la Universidad de Alicante. Ha publicado un centenar de art�culos cient�ficos relacionados con el uso de 'Deep Learning' en diversas aplicaciones. Su experiencia docente incluye asignaturas de an�lisis y dise�o de algoritmos, aprendizaje autom�tico e inteligencia artificial.

Carlos Garrido es Ingeniero Inform�tico y Cient�fico de Datos por la Universidad de Alicante en 2021 y 2022, respectivamente. Ejerce como investigador en el Instituto Universitario de Investigaci�n Inform�tica de la Universidad de Alicante. Actualmente investiga el desarrollo de modelos generalistas de 'Deep Learning' para facilitar su transferencia a casos de uso reales.

Antonio R�os es Ingeniero Multimedia (2020) y Cient�fico de Datos (2021) por la Universidad de Alicante. Actualmente es investigador en el Departamento de Lenguajes y Sistemas Inform�ticos de la Universidad de Alicante. Su �rea de investigaci�n se centra en el uso de 'Deep Learning' en transcripci�n autom�tica de m�sica y texto manuscrito. Cuenta con un premio nacional concedido por el Ministerio de Asuntos Econ�micos y Transformaci�n Digital relacionado con el uso de datos y t�cnicas de aprendizaje autom�tico para mejorar la gesti�n de la salud p�blica.

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