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En este libro se introducen los conceptos fundamentales delaprendizaje profundo (Deep learning, DL) mediante el uso de redesneuronales artificiales (Artificial neural networks, ANN). El lectorpodrá encontrar una revisión completa de las técnicas avanzadas másusadas en estos campos. El enfoque del libro es claramentedescriptivo, con el objetivo de que el lector entienda los conceptos e ideas básicos detrás de cada algoritmo o técnica. La primera partedel libro constituye una introducción al aprendizaje profundo, engeneral, y a las redes neuronales, en particular. En la segunda partese describe el funcionamiento de las redes neuronales, partiendo deconceptos básicos (como la estructura de una neurona, las principalesfunciones de activación, etc.) hasta alcanzar conceptos avanzados(optimización del rendimiento de las redes neuronales o estrategiaspara evitar el problema del sobreentrenamiento). La tercera partepresenta los fundamentos teóricos, estructura y principalesarquitecturas de las redes neuronales convolucionales (Convolutionalneural networks, CNN) y su aplicación en el procesamiento de imágenes. Finalmente, el cuarto bloque de este texto se centra los fundamentosteóricos, estructura y principales arquitecturas de las redesneuronales recurrentes (Recurrent neural networks, RNN) y suaplicaciones para el procesamiento de series temporales y textos.
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