El aprendizaje profundo es una poderosa herramienta de inteligencia artificial eso está cambiando muchas cosas. Es esencial tener un buen conocimiento de Deep Learning si su objetivo es hacer carrera en IA. Para facilitarle la vida, hemos elaborado una lista de algunos libros electrónicos comunes sobre aprendizaje profundo que debe leer. Esta lista tiene 12 libros electrónicos gratuitos para ayudarlo a aprender sobre el aprendizaje profundo. Explican qué es, cómo se utiliza y las nuevas e interesantes cosas que se hacen con él. Cada libro cubre diferentes partes del aprendizaje profundo, como cómo funciona y cómo se usa en cosas como ver imágenes, comprender el lenguaje y más.

Factores clave

Con base en una serie de criterios importantes, se seleccionaron estos 12 libros electrónicos gratuitos sobre aprendizaje profundo:

• Relevancia y cobertura: Desde conceptos básicos hasta aplicaciones del mundo real en una variedad de campos, incluido visión de computadora y lenguaje natural procesamiento, cada libro aborda una parte sustancial del aprendizaje profundo.
• Autoridad: Se garantiza que el contenido de estas publicaciones será preciso y creíble porque muchos de los autores son bien conocidos y altamente capacitados en el campo del aprendizaje profundo, incluidos Yoshua Bengio, Ian Goodfellow y Michael Nielsen.
• Accesibilidad: Todos los que quieran aprender más sobre el aprendizaje profundo pueden simplemente acceder a los libros electrónicos elegidos porque están disponibles gratuitamente en línea.
• Unicidad: Algunas publicaciones incluyen ideas novedosas, como concentrarse en métodos especializados como GAN y modelos probabilísticos o aplicar lenguajes de programación particulares, como R, para el aprendizaje profundo.
• Diversidad de temas: La lista incluye libros que cubren un amplio espectro de temas dentro del aprendizaje profundo, lo que garantiza que haya algo para principiantes que buscan una introducción para profesionales avanzados que buscan conocimientos especializados.
• Sentido práctico: Algunos libros se centran en implementaciones prácticas, proporcionando ejemplos prácticos y ejercicios de codificación, lo cual es valioso para quienes buscan aplicar el aprendizaje profundo en escenarios del mundo real.

Al tener en cuenta estos aspectos, la lista busca ofrecer una colección completa de libros electrónicos gratuitos de aprendizaje profundo que satisfagan una variedad de intereses y objetivos de aprendizaje en el tema.

Los 12 mejores libros electrónicos gratuitos sobre aprendizaje profundo

Profundicemos en la descripción de cada libro.

1. “Aprendizaje profundo” por Ian Goodfellow, Yoshua Bengio y Aaron Courville

• Descripción: Este libro completo sirve como guía fundamental para el aprendizaje profundo y cubre una amplia gama de temas, desde principios básicos hasta técnicas avanzadas. Es ampliamente considerado como un recurso autorizado en el campo.
• ¿Quién debería leer?: Ideal para principiantes que buscan una comprensión profunda de los conceptos de aprendizaje profundo y también valioso para profesionales experimentados que buscan profundizar sus conocimientos.
• Disponibilidad: Versión gratuita en línea disponible en Libro de aprendizaje profundo

2. “Aprendizaje profundo para la visión por computadora” de Rajalingappaa Shanmugamani

• Descripción: Este libro se centra en técnicas de aprendizaje profundo específicamente para tareas de visión por computadora, como la clasificación de imágenes y la detección de objetos. Ofrece información sobre aplicaciones avanzadas de visión por computadora.
• ¿Quién debería leer?: Recomendado para aquellos interesados ​​en aplicar el aprendizaje profundo a tareas de visión por computadora, desde estudiantes hasta investigadores.
• Disponibilidad: Descarga gratuita de PDF en Paquete de libro electrónico gratuito

3. “Introducción al aprendizaje profundo” de MIT Press

• Descripción: Un libro introductorio que cubre los conceptos básicos del aprendizaje profundo con ejemplos y ejercicios. Está diseñado como un recurso apto para principiantes.
• ¿Quién debería leer?: Principiantes que desean una introducción estructurada a los conceptos de aprendizaje profundo.
• Disponibilidad: Descarga gratuita de PDF en MIT Press

4. “Aprendizaje profundo con Python” de Francois Chollet

• Descripción: Escrito por el creador de Keras, este libro se centra en el aprendizaje profundo práctico utilizando el lenguaje de programación Python. Enfatiza ejemplos prácticos de codificación.
• ¿Quién debería leer?: Desarrolladores de Python interesados ​​en aplicar técnicas de aprendizaje profundo utilizando Keras.
• Disponibilidad: Versión gratuita en línea en Manning

5. “Aprendizaje profundo para el procesamiento del lenguaje natural” por Palash Goyal, Sumit Pandey

• Descripción: Explora la aplicación de técnicas de aprendizaje profundo a tareas de procesamiento del lenguaje natural. Cubre temas como análisis de sentimientos, modelado de lenguaje y más.
• ¿Quién debería leer?: Adecuado para aquellos interesados ​​en comprender cómo se utiliza el aprendizaje profundo para procesar y comprender el lenguaje humano.
• Disponibilidad: Versión gratuita en línea

6. “Creación de aplicaciones basadas en aprendizaje automático” por Emmanuel Ameisen

• Descripción: Si bien no se centra únicamente en el aprendizaje profundo, este libro enseña cómo integrar modelos de aprendizaje profundo en aplicaciones prácticas de manera efectiva. Cubre aspectos de la ingeniería de aprendizaje automático.
• ¿Quién debería leer?: Desarrolladores y científicos de datos interesados ​​en implementar el aprendizaje automático, incluidos modelos de aprendizaje profundo, en aplicaciones del mundo real.
• Disponibilidad: Versión gratuita en línea en O'Reilly

7. “Aprendizaje profundo de Python” por Ivan Vasilev, Daniel Slater, Gianmario Spacagna

• Descripción: Este libro cubre conceptos de aprendizaje profundo utilizando Python y bibliotecas populares como TensorFlow. Incluye ejemplos prácticos y fragmentos de código.
• ¿Quién debería leer?: Desarrolladores de Python que buscan profundizar en el aprendizaje profundo con TensorFlow.
• Disponibilidad: Versión gratuita en línea en O'Reilly

8. “Aprendizaje profundo con R” de François Chollet, JJ Allaire

• Descripción: Este libro se centra en el uso del lenguaje de programación R para tareas de aprendizaje profundo. Proporciona información sobre el uso de R con TensorFlow y Keras.
• ¿Quién debería leer?: Usuarios de R interesados ​​en aplicar técnicas de aprendizaje profundo usando R.
• Disponibilidad: Versión gratuita en línea en Manning

9. “Anhelo de aprendizaje automático” de Andrew Ng

• Descripción: Si bien no es estrictamente un libro de aprendizaje profundo, ofrece información valiosa sobre cómo diseñar e implementar sistemas de aprendizaje automático de manera efectiva. Cubre aspectos prácticos de la ingeniería de aprendizaje automático.
• ¿Quién debería leer?: Aquellos interesados ​​en comprender el proceso de construcción e implementación de sistemas de aprendizaje automático.
• Disponibilidad: Versión gratuita en línea en aprendizajeprofundo.ai

10. "Aprendizaje profundo para codificadores con fastai y PyTorch" por Sylvain Gugger, Jeremy Howard

• Descripción: Se centra en el aprendizaje profundo práctico utilizando la biblioteca fastai y PyTorch. Enfatiza un enfoque centrado en la codificación con ejemplos del mundo real.
• ¿Quién debería leer?: Codificadores y desarrolladores interesados ​​en el aprendizaje profundo práctico con PyTorch y fastai.
• Disponibilidad: Versión gratuita en línea en rápido.ai

11. “Aprendizaje profundo probabilístico con Python” por Oliver Dürr, Michael Lindner, Yves-Laurent Kom Samo

• Descripción: Explora la intersección del aprendizaje profundo y el modelado probabilístico, proporcionando información sobre la incertidumbre en el aprendizaje profundo. Cubre temas como las redes neuronales bayesianas.
• ¿Quién debería leer?: Aquellos interesados ​​en comprender la incertidumbre y los aspectos probabilísticos del aprendizaje profundo.
• Disponibilidad: Versión gratuita en línea en O'Reilly

12. “Conceptos básicos del aprendizaje profundo de R” por Mark Hodnett

• Descripción: Se centra en el aprendizaje profundo utilizando el lenguaje de programación R y cubre varias arquitecturas y técnicas de aprendizaje profundo en R.
• ¿Quién debería leer?: Usuarios de R interesados ​​en el aprendizaje profundo, especialmente aquellos que buscan implementar modelos de aprendizaje profundo en R.
• Disponibilidad: Versión gratuita en línea en Paquete de libro electrónico gratuito

Nota final

El conocimiento es potente y está disponible en el campo del aprendizaje profundo. Tanto para principiantes como para expertos, la colección cuidadosamente seleccionada de 12 libros electrónicos gratuitos ofrece un punto de partida y una exploración completa. Estos recursos son adecuados para una amplia gama de objetivos de aprendizaje, ya sea aprender los fundamentos, profundizar en temas específicos como redes generativas adversarias (GAN) o investigar aplicaciones de codificación del mundo real. Estos libros electrónicos sirven como pilares del conocimiento a medida que se desarrolla el campo, permitiendo tanto a expertos como a entusiastas aprovechar el potencial del aprendizaje profundo para la creatividad y el descubrimiento.

También puede leer nuestro artículo sobre mejores libros de aprendizaje profundo haga clic aquí

• Distribución de relaciones públicas y contenido potenciado por SEO. Consiga amplificado hoy.
• PlatoData.Network Vertical Generativo Ai. Empodérate. Accede Aquí.
• PlatoAiStream. Inteligencia Web3. Conocimiento amplificado. Accede Aquí.
• PlatoESG. Carbón, tecnología limpia, Energía, Ambiente, Solar, Gestión de residuos. Accede Aquí.
• PlatoSalud. Inteligencia en Biotecnología y Ensayos Clínicos. Accede Aquí.
• Fuente: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/03/best-free-deep-learning-ebooks/