Python Deep Learning
Introducción práctica con Keras y TensorFlow 2By Jordi Torres
Length13h 4m
About this audiobook
La
inteligencia artificial permite la innovación y el cambio en todos los aspectos de la vida moderna. La mayoría de los avances actuales se basan en Deep Learning, un área de conocimiento muy madura que permite a las empresas desarrollar y poner en producción sus algoritmos de
aprendizaje automático y usar los algoritmos preentrenados ofrecidos por las principales
plataformas
Cloud.
Audiobook details
Rating★★★★★ 4.6 (31)
Includes Amazon, Goodreads
GenreTechnology
Length13 hrs 4 mins
Narrated byListen with 1,000+ voices
FormateBook with Audio
Publish dateOct 20, 2020
LanguageSpanish
Table of contents
1PYTHON DEEP LEARNING Introducción práctica con Keras y TensorFlow 2
2Prefacio
3Nelson Mandela
42 Enlace a mi blog personal: https://torres.ai/blog.
5Acerca de este libro
Mostrar todos os capítulosVer menos
6INTRODUCCIÓN
7¿Qué es el Deep Learning?
8Entorno de trabajo
963 Véase https://jupyter.org [Consultado: 12/12/2019].
1064 Véase https://colab.research.google.com [Consultado: 28/12/2019].
1165 Véase https://jupyter.org/install [Consultado: 28/12/2019].
123.1. Conceptos básicos de Python
1378 Véase https://en.wikipedia.org/wiki/Guido_van_Rossum [Consultado: 2/12/2019].
14FUNDAMENTOS DEL DEEP LEARNING
154.1. Caso de estudio: reconocimiento de dígitos
16mnist = tf.keras.datasets.mnist
176.1. Proceso de aprendizaje de una red neuronal
187.1. Parametrización de los modelos
19Redes neuronales convolucionales
20TÉCNICAS DEL DEEP LEARNING
21Etapas de un proyecto Deep Learning
22124 Véase https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/auto+mpg [Consultado: 27/12/2019].
23CAPÍTULO 10
24CAPÍTULO 11
25CAPÍTULO 12
26CAPÍTULO 13
27CAPÍTULO 14
28Apéndice B:
29Figura B.19 Menú desplegable correspondiente a la pestaña File.
30Apéndice D:
31Agradecimientos
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