Aprendizaje profundo / Gonzalo Pajares Martinsanz, Pedro Javier Herrera Caro, Eva Besada Portas.

1. Introducción--
2. Computación numérica--
3. Redes neuronales profundas--
4. Operaciones redes neuronales convolucionales --
5. Operaciones redes neuronales convolucionales --
6. Motivación de las redes neuronales convolucionales--
7. Arquitecturas de las redes neuronales convolucionales --
8. Arquitecturas de las redes neuronales convolucionales --
9. Arquitecturas de las redes neuronales convolucionales --
10. Segmentación semántica de imágenes con cnn--
11. Redes convolucionales para análisis de vídeo--
12. Detección de objetos en imágenes 1--
13. Detección de objetos en imágenes 2--
14. Detección de objetos en imágenes 3--
15. Redes para dispositivos móviles--
16. Plataformas para espacios de búsqueda en clasificación de imágenes--
17. Algoritmo deepdream y redes generativas antagónicas--
18. Redes neuronales recurrentes, recursivas y LSTM.

Este libro expone aspectos fundamentales sobre Aprendizaje Profundo, un área en clara expansión conceptual y de aplicación tecnológica en el mundo de la Inteligencia Artificial en general y de los Sistemas Inteligentes, en particular, donde la Robótica, las Ciudades Inteligentes, los Vehículos Autónomos o Internet de las Cosas son claros exponentes receptores de su aplicación que, sin duda, contribuirán enormemente a los avances de futuro. El texto conjuga rigurosidad con claridad y exposición didáctica, útil tanto para estudiantes e investigadores, en sus distintos niveles, como para ingenieros que ejercen su actividad profesional en diferentes ámbitos, proporcionando la base suficiente para afrontar los retos que puedan surgir en cada momento y donde este tipo de aprendizaje ofrezca posibles soluciones.