Reseña

Descripción
Deep Learning para el Reconocimiento de Imágenes es un libro que profundiza en la revolución generada por la inteligencia artificial en el procesamiento y análisis de imágenes. Cada capítulo aporta una visión detallada acerca de la forma en que las redes neuronales profundas posibilitaron la evolución del campo del reconocimiento visual y permitieron el avance en la medicina, la seguridad, la industria automotriz, la exploración espacial y numerosos sectores más. El contenido aborda:
Estructura y Capítulos
Introducción al Aprendizaje Profundo en Reconocimiento Visual : desplaza los métodos tradicionales al deep learning y cómo las máquinas lograron aprendizaje no supervisado de representaciones jerárquicas de datos. Big data, hardware y desarrollo de GPUs y TPUs.
Modelos y Arquitecturas de Deep Learning : CNN, ResNet, EfficientNet, Vision Transformers, GANs, autoencoders, YOLO y Faster R-CNN; enfoque híbrido para mayor precisión y eficiencia.
a. Aplicaciones de Deep Learning en Visión Artificial
Desafíos en la Implementación de Deep Learning en Visión Artificial : grandes volúmenes de datos etiquetados, altos costos computacionales, falta de interpretabilidad y privacidad y seguridad en datos personalmente identificables.
Tendencias y Futuro del Deep Learning en Reconocimiento Visual : mucho trans- y auto-supervisión, combinado con tecnologías emergentes, como computación cuántica, IA explicativa y regulaciones éticas para reducir sesgos y malas prácticas industriales.
Importancia y Audiencia
El libro es de importancia para AI researchers, profesionales y estudiantes de deep learning en visión artificial e ingenierías, y también para empresas que deseen implementar vision solutions. Deep Learning for Imaging Recognition es la guía para comprender los logros tecnológicos y los desafíos por superar en el reconocimiento visual.