Los componentes básicos de las neuronas artificiales permiten crear Redes neuronales con Python profundas. A medida que te sientas más cómodo con los conceptos básicos del aprendizaje profundo, podrás aprender e implementar conceptos más avanzados. También podrás crear tu propia versión de redes neuronales convolucionales (CNN) y redes neuronales recurrentes (RNN).
Posteriormente, empaquetarás todo en una biblioteca completa de aprendizaje profundo de Python, creando su propia jerarquía de clases de capas, funciones de activación y arquitecturas de redes neuronales. Si ya haz trabajado con otras bibliotecas de Python, como Keras y PyTorch, la arquitectura final te resultará bastante familiar.
Por esa razón y muchas otras más no menos importantes, es que te recomendamos este curso de python profesional, el cual lo imparten de manera presencial o en linea, con instructores expertos en este lenguaje de programación.
No todo en la codificación es perfecto. El repositorio de GitHub de es rico en archivos de Jupyter Notebook para Python. A este respecto, Jupyter Notebook es una excelente herramienta para aprender el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo de Python. Sin embargo, la fortaleza de Jupyter está en dividir el código en varias celdas pequeñas que puede ejecutar y probar de forma independiente. Algunos de los cuadernos están compuestos por celdas muy grandes con grandes trozos de código sin comentar.
Tanto para a los principiantes como a los desarrolladores experimentados de aprendizaje profundo de Python que desean llenar los vacíos en sus conocimientos, hay una herramienta para cada tarea y una tarea para cada herramienta. El aprendizaje profundo no es una varita mágica que pueda resolver todos los problemas de IA. De hecho, para muchos problemas, los algoritmos de aprendizaje automático más simples, como la regresión lineal y los árboles de decisión, funcionarán tan bien como el aprendizaje profundo, mientras que para otros, las técnicas basadas en reglas, como las expresiones regulares y un par de cláusulas if-else, superarán a ambas. El punto es que necesitarás un arsenal completo de herramientas y técnicas para resolver problemas de IA. Con suerte, Grokking Deep Learning te ayudará a comenzar en el camino para adquirir esas herramientas.
Sin duda, las Redes neuronales con Python para dominar mejor las técnicas de desarrollo sugerimos leer más a profundidad sobre el aprendizaje profundo de Python. También debes profundizar los conocimiento de otros algoritmos y técnicas de aprendizaje automático. Es útil obtener una gran cantidad de conocimientos explorando foros de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Algunos son foro de cierto renombre, como los subreddits r / MachineLearning y r / deeplearning, el grupo de Facebook de inteligencia artificial y aprendizaje profundo, o siguiendo a los investigadores de inteligencia artificial en Twitter. Por supuesto, la mayoría de estas ayudas, así como el lenguaje de Python mismo, están disponibles en inglés, lo cual es lógico por las características propias de la programación.
En resumen, El universo de la IA es vasto y se expande rápidamente, y hay mucho que aprender. Si este es tu primer artículo que lees sobre aprendizaje profundo, a través de Python, entonces este es el comienzo de un viaje increíble. Amplía tus conocimientos constantemente y lograrás construir proyectos increíbles.
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