¿Cuál es el mejor libro o curso en redes neuronales?

Answer 1

Recientemente he visto muchas conferencias en línea en redes neuronales y, por lo tanto, debería poder proporcionar enlaces para material reciente. Escribiré sobre cómo un principiante debería comenzar con las redes neuronales.

Hay muchos cursos en línea disponibles y puede decir que todos tienen algo que aprender, pero créanme que lo que quieren es comprender cómo funciona una red neuronal y es posible solo después de conocer las matemáticas detrás. Esta matemática no es difícil, si se explica adecuadamente con un simple ejemplo. Si solo desea aplicar las redes neuronales para un problema, elija este libro y lea el capítulo 3 sobre perceptrón multicapa y sugeriría que se mantenga alejado de cualquier otro material porque contiene una muy buena explicación para utilizar redes neutrales. Pero para una buena base teórica, recomendaría los siguientes recursos (que se deben seguir en secuencia):

1. Si es un principiante completo, comience con video conferencias de Nando de freitas. Mire el curso de pregrado (Lec 28-30 para nnets) porque en el curso de posgrado omite los fundamentos.
2. Independientemente de su conocimiento de las redes neuronales, comience este libro de Micheal. Me encantó la forma en que explicó la propagación y el descenso de gradiente en el capítulo 1-3. En el capítulo 4, también explica cómo una red neuronal puede aproximarse a cualquier función. Puede omitir todos los demás capítulos, si solo desea redes neuronales y no sus variantes avanzadas.

Mi experiencia dice que los recursos anteriores son completos para desarrollar una buena comprensión de cómo funcionan realmente las redes neuronales. En mi opinión, el resto del material (por ejemplo, tutoriales mencionados debajo de este párrafo) debe verse después de los dos anteriores. Después de conocer los detalles, puede ir a temas de nivel superior como aprendizaje profundo, GAN, RL profundo, etc. Recomendaría los siguientes cursos / tutoriales para temas avanzados:

1. Capítulo 6 sobre aprendizaje profundo del libro de Michael para redes neuronales convolucionales
2. Curso de aprendizaje profundo por Nando de freitas
3. Curso de redes neuronales para el aprendizaje automático de Geoffrey Hinton (incluye RBN, máquina de boltzmann, redes de creencias profundas, etc.). Este conjunto de conceptos rara vez se explica en un buen curso sobre redes neuronales o aprendizaje automático.
4. Andreas karpathy curso sobre aprendizaje profundo
5. Curso de aprendizaje de refuerzo profundo por David Silver (es autónomo pero muy matemático, por lo que también puede seguir esto). Otros recursos útiles se pueden encontrar aquí.
6. Las GAN son totalmente nuevas, pero este es un buen tutorial.

No estoy criticando ningún curso o un tutorial específico, pero no tiene sentido cavar cada hoyo. Después de conocer las matemáticas detrás, puede ver cualquier clase y ver qué variante de la red neuronal puede aprender. Encontré enlaces completos para conocer el ser interno de las redes neuronales.

Answer 2

Ian Goodfellow, Yoshua Bengio y Aaron Courville “Deep Learning” es bastante bueno tanto en términos de claridad matemática como de profundidad técnica.

Aprendizaje profundo