El aprendizaje profundo es una forma de inteligencia artificial en la que los ordenadores aprenden a entender los datos analizando grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados.
El aprendizaje profundo ya se está utilizando con éxito para automatizar tareas como la conducción autónoma, el reconocimiento de imágenes y la traducción de idiomas.
El potencial del campo del aprendizaje profundo para revolucionar la forma en que interactuamos con el mundo es asombroso. Además, este campo de la inteligencia artificial está todavía en sus inicios, lo que significa que el potencial de uso del aprendizaje profundo es prácticamente ilimitado.
Nadie puede negar la importancia del aprendizaje profundo cuando se trata de inteligencia artificial. Desde los coches autoconducidos hasta los robots autoestabilizadores, el aprendizaje profundo se está aplicando gradualmente a todo tipo de áreas en el mundo de la tecnología.
Es más, se ha demostrado que tiene algunos efectos profundos en campos como la asistencia sanitaria y el procesamiento del lenguaje natural. En el mundo de la salud, los algoritmos de aprendizaje profundo se utilizan para detectar desde el cáncer de piel hasta la retinopatía diabética.
Y lo que es más interesante, pueden usarse para desvelar información oculta sobre la salud y las condiciones de las personas con el fin de aconsejar y ayudar con opciones de tratamiento innovadoras.
Aprenda el aprendizaje profundo: cree proyectos del mundo real
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Una forma recientemente revitalizada de aprendizaje automático, que es en sí misma un subconjunto de la inteligencia artificial, el aprendizaje profundo emplea computadoras poderosas, conjuntos de datos masivos, redes neuronales «supervisadas» (entrenadas) y un algoritmo llamado retropropagación (backprop para abreviar) para reconocer objetos y traducir el habla en tiempo real imitando las capas de neuronas en el neocórtex del cerebro humano.
El aprendizaje profundo (a veces conocido como aprendizaje estructurado profundo) es un subconjunto del aprendizaje automático, donde las máquinas emplean redes neuronales artificiales para procesar información. Inspirado en los nodos biológicos del cuerpo humano, el aprendizaje profundo ayuda a las computadoras a reconocer y procesar rápidamente las imágenes y el habla.
Luego, las computadoras «aprenden» lo que representan estas imágenes o sonidos y construyen una enorme base de datos de conocimiento almacenado para tareas futuras. En esencia, el aprendizaje profundo permite a las computadoras hacer lo que los humanos hacen de forma natural: aprender mediante la inmersión y el ejemplo.
El aprendizaje profundo existe desde la década de 1950, pero su ascenso a jugador estrella en el campo de la inteligencia artificial es relativamente reciente.
En 1986, el científico informático pionero Geoffrey Hinton, ahora investigador de Google y conocido durante mucho tiempo como el «Padrino del aprendizaje profundo», fue uno de los varios investigadores que ayudaron a que las redes neuronales volvieran a ser geniales, científicamente hablando, al demostrar que más de unos podría entrenarse usando la propagación hacia atrás para mejorar el reconocimiento de formas y la predicción de palabras.
Para 2012, el aprendizaje profundo se estaba utilizando en todo, desde aplicaciones de consumo como Siri de Apple hasta investigación farmacéutica.
¿Para quién es este curso?
- Principiantes en aprendizaje profundo
Requisitos
- Conocimiento del aprendizaje profundo
Lo que aprenderás
- Tener una gran intuición de muchos modelos de Deep Learning.
- Cree modelos sólidos de aprendizaje profundo
- Domina el aprendizaje profundo con Python
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