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Notas desde la frontera de la IA: Aplicaciones y valor del aprendizaje profundo

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Chui, M., J. Manyika, et al. [e-Book]  Notes from the AI frontier: Applications and value of deep learning. New York, McKinsey Global Institute (MGI), 2018

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El aprendizaje profundo es parte de un conjunto más amplio de métodos de aprendizaje automático basados en asimilar representaciones de datos. Una observación (por ejemplo, una imagen) puede ser representada en muchas formas (por ejemplo, un vector de píxeles), pero algunas representaciones hacen más fácil aprender tareas de interés (por ejemplo, “¿es esta imagen una cara humana?”) sobre la base de ejemplos, y la investigación en este área intenta definir qué representaciones son mejores y cómo crear modelos para reconocer estas representaciones.

Un análisis de más de 400 casos de uso en 19 industrias y nueve funciones comerciales resalta el amplio uso y el significativo potencial económico de las técnicas avanzadas de IA.

Fundamentos del aprendizaje profundo: diseño de algoritmos de inteligencia artificial de próxima generación

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Buduma, N. and N. Lacascio (2017). [e-Book] Fundamentals of Deep Learning: Designing Next-Generation Machine Intelligence Algorithms. Boston, O’Really, 2017

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Fundamentals of Deep Learning 

 

Deeper Learning es una de las tendencias que según el Informe Horizon de 2016 marcan tendencia a plazo medio, y estarán presentes en la enseñanza superor en 5 años, el término fue definido por la William and Flora Hewlett Foundation como una pedagogía que combina el pensamiento crítico, la resolución de problemas, la colaboración y el aprendizaje autodirigido.

Con la revitalización de las redes neuronales en los años 2000, el aprendizaje profundo se ha convertido en un área de investigación extremadamente activa, que está preparando el camino para el aprendizaje moderno a través de las máquinas. En este libro práctico, el autor Nikhil Buduma proporciona ejemplos y explicaciones claras para desarrollarlo a través de los principales conceptos de este campo tan complejo. Empresas como Google, Microsoft y Facebook están trabajando activamente en la creación de equipos internos sobre aprendizaje profundo. Para el resto de nosotros, sin embargo, el aprendizaje profundo sigue siendo un tema bastante complejo y difícil de entender. Si se está familiarizado con Python, y se tienen conocimientos sobre cálculo, junto con una comprensión básica de lo que es la inteligencia artificial este libro te ayudará a comenzar.

  • Examinar los fundamentos del aprendizaje automático y las redes neuronales
  • Aprender a trabajar con redes neuronales
  • Utilizar TensorFlow para implementar su primera red neuronal
  • Construir redes neuronales que analizan imágenes complejas
  • Realizar una reducción efectiva de la dimensionalidad mediante autoencoders
  • Sumérjase profundamente en el análisis de secuencias para examinar el lenguaje
  • Aprender los fundamentos del aprendizaje del refuerzo