Python Deep Learning

Índice

PARTE 1: INTRODUCCIÓN
CAPÍTULO 1. ¿Qué es el Deep Learning?
1.1 Inteligencia artificial
1.2 Machine Learning
1.3 Redes Neuronales y Deep Learning
1.4 ¿Por qué ahora?
CAPÍTULO 2. Entorno de trabajo
2.1 Entorno Colab
2.2 TensorFlow
2.3 Keras
CAPÍTULO 3. Conceptos básicos de Python y sus librerías
3.1 Conceptos básicos de Python
3.2 Tensores
3.3 Librerías básicas

PARTE 2: FUNDAMENTOS DE DEEP LEARNING
CAPÍTULO 4. Redes neuronales densamente conectadas
4.1 Caso de estudio: reconocimiento de dígitos
4.2 Una neurona artificial
4.3 Redes neuronales
4.4 Función de activación softmax
CAPÍTULO 5. Redes neuronales en Keras
5.1 Precarga y preprocesado de datos
5.2 Definición del modelo
5.3 Configuración del proceso de aprendizaje
5.4 Entrenamiento del modelo
5.5 Evaluación del modelo
5.6 Generación de predicciones
CAPÍTULO 6. Cómo se entrena una red neuronal
6.1 Cómo aprende un modelo de red neuronal
6.2 Proceso de aprendizaje de una red neuronal
6.3 Funciones de activación
6.4 Componentes del backpropagation
CAPÍTULO 7. Parámetros e hiperparámetros en redes neuronales
7.1 Parametrización de los modelos
7.2 Hiperparámetros y optimizadores en Keras
7.3 Practicar con una clasificación binaria
CAPÍTULO 8. Redes neuronales convolucionales
8.1 Introducción a las redes neuronales convolucionales
8.2 Componentes básicos de una red neuronal convolucional
8.3 Implementación de un modelo básico en Keras
8.4 Hiperparámetros de la capa convolucional
8.5 Arquitecturas de redes convolucionales

PARTE 3: TÉCNICAS DEL DEEP LEARNING
CAPÍTULO 9. Etapas de un proyecto Deep Learning
9.1 Definición del problema
9.2 Preparar los datos
9.3 Desarrollar el modelo
9.4 Evaluación del modelo
CAPÍTULO 10. Datos para entrenar redes neuronales
10.1 ¿Dónde encontrar datos para entrenar redes neuronales?
10.2 ¿Cómo descargar y usar datos reales?
10.3 Datos de entrenamiento, validación y prueba
10.4 Overfitting de los modelos
CAPÍTULO 11. Data Augmentation y Transfer Learning
11.1 Data Augmentation
11.2 Transformaciones de imágenes
11.3 Transfer Learning
11.4 Feature Extraction
11.5 Fine-Tuning
CAPÍTULO 12. Arquitecturas avanzadas de redes neuronales
12.1 Capas y modelos de redes neuronales
12.2 API funcional de Keras
12.3 Redes neuronales con nombre propio
12.4 Redes neuronales preentrenadas

PARTE 4: DEEP LEARNING GENERATIVO
CAPÍTULO 13. Redes neuronales recurrentes
13.1 Conceptos básicos de redes neuronales recurrentes
13.2 Aprendizaje de las redes neuronales recurrentes
13.3 Vectorización de texto
13.4 Generación de texto con una red neuronal recurrente
CAPÍTULO 14. Generative Adversarial Networks
14.1 Motivación por las GAN
14.2 Arquitectura de las GAN
14.3 Programar una GAN

Clausura

Apéndice A: Traducción de los principales términos
Apéndice B: Tutorial de Google Colab
Apéndice C: Arquitecturas de redes CNN

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