TY - BOOK AU - Jesús Alfonso López Sotelo TI - Deep Learning: Teoría y Aplicaciones SN - 978-958-778-686-6 U1 - 006.31 22 PY - 2021/// CY - Bogotá, Colombia PB - Alpha Editorial N1 - Incluye índice; Incluye información académica del autor en las hojas preliminares; Bibliografía : página 217-220.2; Introducción -- Conceptos sobre redes neuronales artificiales y aprendizaje profundo -- Los principios del aprendizaje profundo: redes monocapa -- Superando las dificultades con la propagación inversa en las redes -- Aprendizaje profundo (Deep Learning) o las redes de muchas capas -- Redes convolucionales -- Bibliogafía; Material bibliográfico para estudiantes universitarios, docentes e investigadores; Ingeniería en Mecánica Eléctrica N2 - "Deep Learning es en gran medida el causante de la revolución en que en la actualidad se tiene con la inteligencia artificial, y pareciera ser una tecnología nueva, sin embargo, esencialmente es la evolución de las redes neuronales artificiales, que tienen más de 60 años en el área de la inteligencia artificial. Deep Learning, teorías y aplicaciones se ha concebido para dar una introducción general incluyendo un barrido histórico por los desarrollos que dieron origen esta tecnología. Se parte de redes neuronales clásicas como las monocapa, siguiendo por las superficiales hasta llegar a las profundas como las redes neuronales convolucionales, ampliamente usadas en aplicaciones de procesamiento de imágenes. Este libro busca hacer un balance entre el contenido teórico y práctico. La parte conceptual, le será útil a lectores que deseen aproximarse a los conceptos teóricos básicos más relevantes. La parte experimental, servirá como apoyo a una aproximación práctica a esta tecnología; lo anterior se logra por medio de ejemplos resueltos sobre problemas reales en Deep Learning. Para el componente práctico, se utilizan herramientas de amplio uso en la comunidad académica como el sistema de prototipado electrónico rápido Arduino y el software de simulación Matlab."--Cubierta posterior ER -