Manual completo sobre aprendizaje profundo: CNN, RNN y modelos generativos

Este libro ofrece una introducción completa y estructurada a los fundamentos, arquitecturas y aplicaciones del aprendizaje profundo. Partiendo de conceptos matemáticos básicos como el álgebra lineal, la probabilidad y la optimización, construye una base sólida para comprender las redes neuronales modernas. A continuación, se guía al lector a través de las principales arquitecturas de aprendizaje profundo, incluidas las redes neuronales convolucionales (CNN) para el análisis de imágenes, las redes neuronales recurrentes (RNN) y las LSTM para el modelado de secuencias, y los modelos generativos avanzados, como los autoencodificadores, los autoencodificadores variacionales (VAE) y las redes generativas adversariales (GAN). Cada capítulo presenta explicaciones claras, diagramas y ejemplos prácticos para simplificar conceptos complejos . Diseñado para estudiantes, educadores y profesionales de la IA, el libro proporciona tanto profundidad teórica como conocimientos prácticos. Sirve como referencia completa para cualquiera que busque entender, construir y aplicar modelos de aprendizaje profundo de forma efectiva a problemas del mundo real en visión por computador, procesamiento del lenguaje natural e IA generativa.

El Sr. Sundaresan K trabaja como Profesor Asistente, y el Dr. Nallakumar R trabaja como Profesor Asociado en el Departamento de Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos, Karpagam Institute of Technology. Sus áreas de interés son las redes neuronales y el análisis de datos.