En este libro se introducen los conceptos fundamentales delaprendizaje profundo (Deep learning, DL) mediante el uso de redesneuronales artificiales (Artificial neural networks, ANN). El lectorpodr encontrar una revisi¢n completa de las t‚cnicas avanzadas m susadas en estos campos. El enfoque del libro es claramentedescriptivo, con el objetivo de que el lector entienda los conceptos e ideas b sicos detr s de cada algoritmo o t‚cnica. La primera partedel libro constituye una introducci¢n al aprendizaje profundo, engeneral, y a las redes neuronales, en particular. En la segunda partese describe el funcionamiento de las redes neuronales, partiendo deconceptos b sicos (como la estructura de una neurona, las principalesfunciones de activaci¢n, etc.) hasta alcanzar conceptos avanzados(optimizaci¢n del rendimiento de las redes neuronales o estrategiaspara evitar el problema del sobreentrenamiento). La tercera partepresenta los fundamentos te¢ricos, estructura y principalesarquitecturas de las redes neuronales convolucionales (Convolutionalneural networks, CNN) y su aplicaci¢n en el procesamiento de im genes. Finalmente, el cuarto bloque de este texto se centra los fundamentoste¢ricos, estructura y principales arquitecturas de las redesneuronales recurrentes (Recurrent neural networks, RNN) y suaplicaciones para el procesamiento de series temporales y textos.
