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Aprendizaje profundo

Este módulo explora el aprendizaje profundo, un subconjunto del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales con muchas capas para modelar patrones complejos en los datos. Abarca conceptos básicos como las redes neuronales convolucionales y recurrentes, la retropropagación y las técnicas de entrenamiento, así como aplicaciones en el reconocimiento de imágenes y del habla, el procesamiento del lenguaje natural y los vehículos autónomos.

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Sutton, Richard S., y Andrew G. Barto. Aprendizaje por refuerzo: An Introduction. Segunda edición. Adaptive Computation and Machine Learning Series. Cambridge, Massachusetts: The MIT Press, 2018.

Theodoridis, Sergios, y Konstantinos Koutroumbas. Pattern Recognition. 4.ª ed. Burlington Heidelberg: Academic Press, 2009.

Zhang, Aston, Zachary C. Lipton, Mu Li y Alexander J. Smola. "Dive into Deep Learning", arXiv, 22 de agosto de 2023.

http://arxiv.org/abs/2106.11342

Nielsen, Michael A. Redes neuronales y aprendizaje profundo, 2019.

http://neuralnetworksanddeeplearning.com

Tunstall, Lewis, Leandro von Werra y Thomas Wolf. Procesamiento del lenguaje natural con transformadores: Building Language Applications with Hugging Face. Primera edición. Sebastopol, CA: O'Reilly Media, 2022.

Rao, Delip, y Brian McMahan. Procesamiento del lenguaje natural con PyTorch: Build Intelligent Language Applications Using Deep Learning. Primera edición. Sebastopol, CA: O'Reilly Media, 2019.

Goodfellow, Ian, Yoshua Bengio y Aaron Courville. Deep Learning. Adaptive Computation and Machine Learning Series. The MIT Press, 2016.

Goldberg, Yoav. "A Primer on Neural Network Models for Natural Language Processing" (Introducción a los modelos de redes neuronales para el procesamiento del lenguaje natural). arXiv, 2015.

https://doi.org/10.48550/ARXIV.1510.00726

Eisenstein, Jacob. Introducción al procesamiento del lenguaje natural. Computación adaptativa y aprendizaje automático. The MIT Press, 2019.

Jurafsky, Daniel, y James H. Martin. Procesamiento del habla y del lenguaje: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition. Prentice Hall Series in Artificial Intelligence. Upper Saddle River, N.J: Prentice Hall, 2000.

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Sutton, Richard S., y Andrew G. Barto. Aprendizaje por refuerzo: An Introduction. Segunda edición. Adaptive Computation and Machine Learning Series. Cambridge, Massachusetts: The MIT Press, 2018.

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