Python Deep Learning
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Python Deep Learning

Introducción práctica con Keras y TensorFlow 2

Jordi Torres

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Introducción práctica con Keras y TensorFlow 2

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Información del libro

La inteligencia artificial permite la innovaci√≥n y el cambio en todos los aspectos de la vida moderna. La mayor√≠a de los avances actuales se basan en Deep Learning, un √°rea de conocimiento muy madura que permite a las empresas desarrollar y poner en producci√≥n sus algoritmos de aprendizaje autom√°tico.Muchos profesionales interesados en comprender el Deep Learning tienen dificultades en establecer una ruta adecuada para empezar y saltar la barrera de entrada en este campo de innovaci√≥n, debido a su complejidad y falta de manuales sobre el tema. Por ello, este libro proporciona todos los contenidos necesarios para entender qu√© es el Deep Learning y conocer las posibilidades de esta tecnolog√≠a. Gracias a la combinaci√≥n de los principios te√≥ricos del Deep Learning y el enfoque pr√°ctico de codificaci√≥n, se iniciar√° en este apasionante mundo mediante el lenguaje Python y la API Keras de la librer√≠a TensorFlow, el entorno m√°s popular para desarrollar aplicaciones Deep Learning tanto a nivel de empresa como de proveedores Cloud. Asimismo, conocer√° las principales redes neuronales actuales, como las redes neuronales convolucionales, las redes neuronales recurrentes o las Generative Adversarial Network, entre otras. Adem√°s, en la parte inferior de la primera p√°gina encontrar√° el c√≥digo de acceso que le permitir√° acceder de forma gratuita a los c√≥digos del libro en www.marcombo.info.Tanto si tiene poca experiencia en programaci√≥n, como si es un programador experimentado, consiga este libro y obtenga las habilidades pr√°cticas b√°sicas que le permitir√°n comprender c√≥mo funciona y qu√© hace posible (y qu√© no) el uso del Deep Learning en sus propios proyectos.Jordi Torres es catedr√°tico en la UPC Barcelona Tech y lidera el grupo de investigaci√≥n Emerging Technologies for Artificial Intelligence en el Barcelona Supercomputing Center. Tiene m√°s de 30 a√Īos de experiencia en docencia e investigaci√≥n en computaci√≥n de altas prestaciones y ha publicado libros cient√≠ficos y proyectos de I+D en empresas e instituciones. Es consejero delegado por la UPC en la empresa iThinkUPC, y act√ļa como formador y experto para diversas organizaciones y empresas. A su vez, imparte conferencias, colabora con diferentes medios de comunicaci√≥n y mantiene un blog sobre ciencia y tecnolog√≠a en www.torres.ai

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Información

Editorial
Marcombo
A√Īo
2020
ISBN
9788426729255
Edición
1
Categoría
Informatica

PARTE 1:

INTRODUCCI√ďN

CAP√ćTULO 1.

¬ŅQu√© es el Deep Learning?

Se está considerando la inteligencia artificial como la nueva revolución industrial, corazón de lo que algunos llaman industria 4.0. Pues bien, Deep Learning es el motor de este proceso y, a continuación, centraremos el tema y veremos que la inteligencia artificial (Artificial Intelligence en inglés) ya está aquí y por qué ha venido para quedarse.
Los sistemas inform√°ticos actuales ya traducen textos en cualquier idioma, responden autom√°ticamente correos electr√≥nicos o crean fake news que nos est√°n volviendo locos a todos. Esto se debe, en gran medida, a una parte de la inteligencia artificial que se denomina Deep Learning (traducido a veces como ¬ęaprendizaje profundo¬Ľ). El t√©rmino Deep Learning agrupa una parte de t√©cnicas de aprendizaje autom√°tico (Machine Learning en ingl√©s) que se basan en modelos de redes neuronales y cuya gran aplicabilidad se ha mostrado recientemente en multitud de usos por parte la industria.
Illustration
Figura 1.1 Deep Learning es un subconjunto de Machine Learning, que es solo una parte de la inteligencia artificial, aunque en estos momentos quizás es la más dinámica y la que está haciendo que la inteligencia artificial esté nuevamente en pleno auge.
El objetivo de este capítulo es ayudar al lector o lectora a enmarcar el Deep Learning, que ha surgido de la investigación en inteligencia artificial y Machine Learning. Para ello, empezaremos explicando de forma general qué se entiende por Machine Learning e inteligencia artificial, marco donde se engloba el Deep Learning, tal como se muestra en la Figura 1.1. Todo ello sin entrar en detalles de definiciones y categorizaciones académicas, quedándonos en una visión general suficiente para poder entrar a la parte práctica de esta apasionante disciplina.

1.1. Inteligencia artificial

1.1.1. La inteligencia artificial est√° cambiando nuestras vidas

Nos encontramos ante vertiginosos avances en la calidad y prestaciones de una amplia gama de tecnologías cotidianas: en el caso del reconocimiento de voz automática (Automated Speech Recognition en inglés, ASR), la transcripción de voz a texto ha experimentado avances increíbles, y ya está disponible en diferentes dispositivos de uso doméstico. Estamos interactuando cada vez más con nuestros ordenadores (y todo tipo de dispositivo) simplemente hablando con ellos.
Tambi√©n ha habido avances espectaculares en el procesado de lenguaje natural (Natural Language Processing en ingl√©s, NLP). Por ejemplo, simplemente haciendo clic en el s√≠mbolo de micro de Google Translate, el sistema transcribir√° a otro idioma lo que est√° dictando. Google Translate ya permite convertir oraciones de una lengua a otra en un gran n√ļmero de pares de idiomas, y ofrece traducci√≥n de texto para m√°s de un centenar.
Incluso m√°s relevante en el √°mbito del NLP es lo que ocurre con el texto predictivo y la redacci√≥n autom√°tica en proyectos como el GPT-23 de la fundaci√≥n OpenAI, en el que los propios creadores decidieron abortar su publicaci√≥n completa en abierto a inicios del 2019, por considerar que era una herramienta tan poderosa que pod√≠a por ejemplo ser usada para fabricar potentes fake news. Finalmente, a finales de a√Īo liberaron la versi√≥n completa4.
A su vez, los avances en la visión por computador (Computer Vision en inglés, CV) también son enormes: ahora nuestros ordenadores, por ejemplo, pueden reconocer imágenes y generar descripciones textuales de su contenido en segundos. O la perfección que están alcanzando los generadores de rostros artificiales, que permite que se mezclen personajes reales y ficticios con total realismo.
Estas tres √°reas (ASR, NLP y CV) son cruciales para dar rienda suelta a las mejoras en rob√≥tica, drones o autom√≥viles sin conductor. La inteligencia artificial est√° en el coraz√≥n de toda esta innovaci√≥n tecnol√≥gica, que √ļltimamente avanza tan r√°pidamente gracias a Deep Learning.
Y todo ello a pesar de que la inteligencia artificial todavía no se ha desplegado ampliamente; es difícil hacerse una idea del gran impacto que tendrá, al igual que en 1995 lo era el imaginarse el impacto futuro de Internet. En aquel entonces, la mayoría de la gente no veía que Internet fuera a ser relevante para ellos ni cómo iba a cambiar sus vidas.
Personas como Sundar Pichai, director ejecutivo de Google, dicen que el impacto de la inteligencia artificial en la historia de la humanidad es comparable con el de la electricidad y el fuego5. Para él, la inteligencia artificial es una de las cosas más importantes en las que la humanidad está trabajando y opina que, al igual que la gente aprendió a utilizar el fuego para los beneficios de la humanidad, también necesitó superar sus desventajas.
Quiero creer que Pichai es muy optimista respecto a la inteligencia artificial y que está convencido de que podría usarse para ayudar a resolver algunos de los retos que tiene la humanidad encima de la mesa. Quizás esta comparativa sea una exageración, eso solo lo sabremos con el tiempo; pero yo de ustedes le tendría puesto el ojo a la inteligencia artificial, porque algo está cambiando, y a todos nos conviene estar atentos a lo que se avecina.
Pero, ¬Ņa qu√© nos referimos cuando hablamos de inteligencia artificial? Una extensa y precisa definici√≥n (y descripci√≥n de sus √°mbitos) se encuentra en el libro de Stuart Rusell6 y Peter Norvig7 titulado Artificial Intelligence, a modern approach8, el texto sobre inteligencia artificial m√°s completo y, sin duda para m√≠, el mejor punto de partida para tener una visi√≥n global del tema. Pero intentando hacer una aproximaci√≥n m√°s generalista (prop√≥sito de este libro), podr√≠amos aceptar una definici√≥n simple en la que por inteligencia artificial entendamos aquella inteligencia que muestran las m√°quinas, en contraste con la inteligencia natural de los humanos. En este sentido, una posible definici√≥n concisa y general de inteligencia artificial podr√≠a ser ¬ęel esfuerzo para automatizar tareas intelectuales normalmente realizadas por humanos¬Ľ.
Como tal, el √°rea de inteligencia artificial es un campo muy amplio que abarca muchas √°reas del conocimiento relacionadas con el aprendizaje autom√°tico; incluso se incluyen muchos m√°s enfoques no siempre catalogados como aprendizaje autom√°tico. Adem√°s, a lo largo del tiempo, a medida que los computadores han sido cada vez m√°s capaces de ¬ęhacer cosas¬Ľ, han ido cambiando las tareas o tecnolog√≠as consideradas ¬ęinteligentes¬Ľ.
Esto explica por qu√© desde los a√Īos 50 la inteligencia artificial ha experimentado varias oleadas de optimismo, seguidas por la decepci√≥n y la p√©rdida de financiaci√≥n e inter√©s (√©pocas conocidas como AI winter9), seguidas luego de nuevos enfoques, √©xito y financiaci√≥n. Adem√°s, durante la mayor parte de su historia, la investigaci√≥n en inteligencia artificial se ha dividido en subcampos basados en consideraciones t√©cnicas o herramientas matem√°ticas concretas y con comunidades de investigaci√≥n que no se comunicaban suficientemente entre s√≠.
Pero sin duda estamos ante una nueva √©poca de expansi√≥n de la inteligencia artificial con resultados muy llamativos. Por ejemplo, un grupo de investigaci√≥n de DeepMind ya en el 2016 consigui√≥ que las m√°quinas aprendieran solas (sin intervenci√≥n humana) a vencer a los humanos jugando a complejos juegos de mesa como el Go10. Otro ejemplo es la p√°gina web de acceso p√ļblico ThisPersonDoesNotExist.com que, aplicando los resultados de un art√≠culo de investigaci√≥n11, muestra lo f√°cil que es para la inteligencia artificial generar caras falsas incre√≠blemente realistas para cualquier humano. Les propongo que...

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