Aprendizaje profundo a escala

Parte I. Conceptos Fundamentales del Aprendizaje Profundo

Los capítulos siguientes profundizan en conceptos fundamentales que son esenciales para comprender e implementar el aprendizaje profundo. Comienza introduciendo los principios del aprendizaje profundo mediante gráficos computacionales y flujo de datos, ofreciendo claridad a través de ejercicios en Python. La sección explora además los aspectos computacionales del aprendizaje profundo, incluidos los cálculos electrónicos y las consideraciones de hardware cruciales para lograr y escalar las capacidades de cálculo. Además, proporciona información sobre las opciones de hardware acelerado disponibles en la actualidad, ayudando en la selección informada de hardware para proyectos de aprendizaje profundo. Por último, la sección sintetiza estos conocimientos para proporcionar orientación práctica sobre la construcción de sistemas inteligentes eficientes y eficaces, haciendo hincapié en las estrategias de optimización y medición del rendimiento mediante técnicas de compilación de grafos y gestión de memoria.