Recientemente he visto muchas conferencias en línea sobre redes neuronales y, por lo tanto, debería poder proporcionar enlaces para material reciente. Escribiré sobre cómo un principiante debe 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 entender 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 ejemplo simple. Si solo desea aplicar redes neuronales a un problema, seleccione este libro y lea el capítulo 3 sobre perceptrón multicapa y le sugeriría que se mantenga alejado de cualquier otro material porque contiene una muy buena explicación para hacer uso de redes neutrales. Pero para una buena base teórica, recomendaría los siguientes recursos (a seguir en secuencia):
- Si eres un principiante, comienza con las conferencias de video de Nando de freitas. Mire el curso de bajo grado (Lec 28–30 para redes) porque en el curso de nivel de postgrado se salta los fundamentos.
- Independientemente de su conocimiento de las redes neuronales, comience este libro desde Micheal. Me encantó la forma en que explicó la propagación por la espalda y el descenso del 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 están completamente desarrollados para desarrollar una buena comprensión de cómo funcionan realmente las redes neuronales. En mi opinión, el resto del material (por ejemplo, los tutoriales mencionados debajo de este párrafo) se debe ver 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:
- ¿Cómo gano dinero mientras estudio en la universidad?
- Cómo estudiar bien y eficientemente en esta era de disturbios tecnológicos modernos creados por Internet y el móvil.
- ¿Debería molestarme en estudiar para un examen de verano de escuela secundaria la mañana de mi cumpleaños número 18?
- ¿Cuál es la diferencia entre estudiar en una universidad y estudiar en una universidad en Canadá?
- ¿Cuál es la mejor manera de aprender matemáticas para divertirse sin sentirse frustrado?
- Capítulo 6 sobre el aprendizaje profundo del libro de Michael para redes neuronales convolucionales
- Curso de aprendizaje profundo de Nando de freitas.
- Curso de redes neuronales para aprendizaje automático de Geoffrey Hinton (incluye RBN, máquina de boltzmann, redes de creencias profundas, etc.). Estos conjuntos de conceptos rara vez se explican en un buen curso sobre redes neuronales o aprendizaje automático.
- Curso de Andreas Karpathy sobre el aprendizaje profundo.
- Curso de aprendizaje de refuerzo profundo por David Silver (es autónomo pero altamente matemático, por lo que es posible que desee seguir esto). Otros recursos útiles se pueden encontrar aquí.
- Los GAN son totalmente nuevos, 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 arriba los enlaces completos para conocer el ser interior de las redes neuronales.
