Resumen de La revolución del aprendizaje profundo
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Cualidades
- Científico
- Visionario
- Ejemplos concretos
Reseña
Las redes neuronales artificiales pueden aprender. El luminario de inteligencia artificial Terrence J. Sejnowski detalla los logros y de sus colegas sobre su investigación de aprendizaje profundo durante su campaña de tres décadas en contra de la noción de que las computadoras no pueden simular cerebros. Al combinar los descubrimientos en neurociencia y biología con nuevos algoritmos de aprendizaje, los investigadores pueden usar el cerebro para enseñar a redes y luego usar las redes para enseñar a la gente sobre sus cerebros. El aprendizaje profundo –una forma de aprendizaje automático– dominará el siglo XXI y responderá las preguntas más desconcertantes sobre la conciencia y desafiará a todos para seguir aprendiendo.
Sobre el autor
Terrence J. Sejnowski, PhD, enseña en el Instituto de Estudios Biológicos Salk, donde es director del Laboratorio de Neurobiología Computacional, y es director del Centro Crick-Jacobs de Biología Teórica y Computacional.
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Comentarios sobre este resumen
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hace 1 mesEs claro, que estamos en constante evolucion, quienes no quieran obtener nuevos conocimientos y manera de hacer las cosas, se quedaran sin opciones...
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hace 1 mesOtra forma de aprendizaje.
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hace 2 mesesEl deep learning, machine learning.... no es una opción, es una realidad. En breve será la ofimatica, del pasado. El que no domine este lenguaje quedará fuera.
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hace 2 mesesBuen Resumen, todos los avances tecnológicos han generado muchas oportunidades en el trabajo y en el desarrollo de muchas oportunidades, el objetivo es saber utilizar todo en un buen contexto
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hace 2 mesesLos avances tecnológicos nos llevan al cómo, cuando vendrá el porqué, es el siguiente paso.
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hace 2 mesesEl aprendizaje profundo se basa en redes neuronales artificiales que simulan cómo el cerebro
aprende a través de la experiencia.