Computación numérica. Redes neuronales profundas. Operaciones redes neuronales convolucionales. Motivación y arquitecturas de las redes neuronales convolucionales. Segmentación semántica de imágenes con CNN. Redes convolucionales para análisis de vídeo. Detección de objetos en imágenes. Redes para dispositivos móviles. Plataformas para espacios de búsqueda en clasificación de imágenes. Algoritmo deepdream y redes generativas antagónicas. Redes neuronales recurrentes, recursivas y LSTM. Retropropagación. Este libro expone aspectos fundamentales sobre Aprendizaje Profundo, un área en clara expansión conceptual y de aplicación tecnológica en el mundo de la Inteligencia Artificial en general y de los Sistemas Inteligentes, en particular, donde la Robótica, las Ciudades Inteligentes, los Vehículos Autónomos o Internet de las Cosas son claros exponentes receptores de su aplicación que, sin duda, contribuirán enormemente a los avances de futuro.El texto conjuga rigurosidad con claridad y exposición didáctica, útil tanto para estudiantes e investigadores, en sus distintos niveles, como para ingenieros que ejercen su actividad profesional en diferentes ámbitos, proporcionando la base suficiente para afrontar los retos que puedan surgir en cada momento y donde este tipo de aprendizaje ofrezca posibles soluciones.
978-958-7786-98-9
ARQUITECTURA DE REDES NEURONALES INTELIGENCIA ARTIFICIAL-IA REDES INFORMÁTICAS REDES NEURONALES