¿Cómo aprendo las redes neuronales?

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Soy un estudiante universitario de primer año (mencionando esto para que pueda perdonar mi falta de familiaridad) que actualmente está investigando utilizando redes neuronales. Codifiqué una red neuronal de tres nodos (que funciona) basada en la guía de mi profesor. Sin embargo, me gustaría seguir una carrera en Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos, y me gustaría enseñarme más sobre esto adecuadamente en profundidad. ¿Hay libros o recursos que me enseñen más sobre las estructuras de redes neuronales, el aprendizaje profundo, etc. ¿Hay alguna recomendación?

Nota: Soy experto en Java, Python, Bash, JavaScript, Matlab y conozco un poco de C ++.

machine-learning  neural-network 
— Furkan Toprak
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Respuestas:

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Tengo una Maestría en Ciencias de la Computación y mi tesis fue sobre la predicción de series de tiempo usando Redes Neuronales.

El libro Hands on machine learning con Scikit y Tensorflow fue extremadamente útil desde un punto de vista práctico. Realmente deja las cosas muy claras, sin mucha teoría y matemática. Lo recomiendo mucho

Por otro lado, el libro de Ian Goodfellow también es imprescindible (una especie de biblia de DL). Allí encontrará las explicaciones teóricas, también lo dejará mucho más informado con respecto al aprendizaje profundo y el humilde comienzo del campo hasta ahora.

Otro, como han sugerido otros, es, por supuesto, Deep Learning with Python by Chollet. Me di el gusto de leer este libro. De hecho, estaba muy bien escrito y, nuevamente, te enseña trucos y conceptos que apenas entiendes de los tutoriales y cursos en línea.

Además, veo que está familiarizado con Matlab, por lo que tal vez haya tomado algunas estadísticas / clases de probabilidad, de lo contrario, todo esto lo abrumará un poco.

— Kejsi Struga
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He tomado muchos consejos de este hilo, y Hands on Machine Learning con Scikit y Tensorflow fue el libro más útil entre estas sugerencias. He movido la respuesta aceptada a tu respuesta. Gracias.
— Furkan Toprak
Me alegra ser útil :) @FurkanToprak
— Kejsi Struga
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Si desea un comienzo bueno y sólido para el aprendizaje profundo, sugeriría comenzar con el libro "Aprendizaje profundo" de Ian Goodfellow et al. Después de eso, tendrá una buena base que puede gastar con los diferentes tutoriales, artículos y cursos disponibles en línea.

Sin embargo, también agregaría que antes de hacerlo, debe tomar una clase básica de "aprendizaje automático" (debe estar disponible en su universidad). Muchas personas en estos días van directamente al aprendizaje profundo y a la implementación de redes neuronales porque es relativamente fácil, pero carecen de la comprensión para mejorarlo o usarlo a su máximo potencial.

— Mark.F
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Estoy completamente de acuerdo con esto. Una gran cantidad de ML y NN tiene "dependencias de conocimiento", donde es más fácil no meterse en las cosas difíciles sin construir una base suficiente en algunas de las técnicas / conceptos subyacentes. Más allá del cálculo y el álgebra lineal, construya una base en algunos de los conceptos básicos de aprendizaje automático (especialmente matemáticamente)
— Ethan
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Como otros sugeridos son muy buenos recursos. Si desea un conocimiento profundo, sugeriría un curso de Andrew Ng sobre coursera. Cubre un conocimiento profundo de los conceptos básicos de ML y si está confundido acerca de si comienza con IA, ML o aprendizaje profundo. Puede seguir el enlace del blog en mi perfil. Recientemente publiqué cómo utilizar estas tecnologías .

PD: No estoy anunciando aquí mi blog. Solo estoy ayudando. Si quieres seguir, puedes seguir lo contrario, solo ve con Andrew Ng

— Gaurav
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Ng es una especie de clásico, y su nueva especialidad reelaborada está actualizada y, además, presenta entrevistas con muchos de los grandes nombres del tema (Hinton, Le Cunn, Goodfellow y muchos más, etc.) . Tomar este curso te dará una buena base, y es algo que probablemente tengas en común con otros practicantes de tu generación. Lo haría solo por esa última razón, tenga en cuenta que no es muy difícil, el curso Coursera de Hinton es mucho más difícil, pero un poco anticuado ahora.
— Mike Wise
@ MikeWise Sí, no estoy diciendo que el curso sea difícil. Estoy diciendo que la red neuronal es difícil, especialmente cuando eres principiante y de fondo web
— Gaurav
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Le sugiero que lea este gran libro: aprendizaje automático con Scikit y Tensorflow. Las redes neuronales se presentan sucintamente en los capítulos 9 y 10. Hay muchos ejemplos para que practique. Para comprender eficazmente el guión de ejemplos, debe tener antecedentes de la programación Python. ¡Que tengas un buen día!

— Nga Dao
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Deep Learning with Python por François Chollet es una gran introducción de alto nivel al aprendizaje profundo por el autor de Keras.

— Ethan
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Para agregar a las referencias anteriores (el libro de aprendizaje profundo de Goodfellow et al. Es imprescindible si desea profundizar en el tema), un excelente libro práctico es sumergirse en el aprendizaje profundo que brinda un enfoque de vanguardia (visión por computadora , PNL) usando la API de gluón (marco de trabajo de mxnet, ver también el dope directo ). También recomiendo los recursos en el software pytorch ( tutoriales ).

— Foivos
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