¡Absolutamente! Hay tantos recursos excelentes para aprender el aprendizaje automático que es casi imposible enumerarlos a todos, pero hay dos recursos obvios y excelentes para comenzar. En un nivel superior, hay tres personas generalmente consideradas los “abuelos” del aprendizaje profundo. Ellos son Geoffrey Hinton (uToronto), Yoshua Bengio (uMontreal) y Yan Lecun (NYU).
Geoffrey Hinton tiene un curso de aprendizaje automático que se especializa en aprendizaje profundo: Redes neuronales para aprendizaje automático | Coursera no puede ser mucho mejor que aprender de uno de los grandes.
¡Excepto! Puedes aprender de más de uno de los grandes. Hay un libro maravilloso llamado simplemente el Libro de aprendizaje profundo. Yoshua Bengio es coautor, y los otros dos autores: Ian Goodfellow y Aaron Courville son investigadores extremadamente respetados de la generación actual de investigadores de aprendizaje profundo (si Bengio es abuelo, puede considerar a los padres de Goodfellow y Courville).
- ¿Crees que alcanzaremos The Singularity para 2029?
- Cómo determinar lo que es difícil sobre un problema de aprendizaje automático / conjunto de datos
- ¿Cómo agrega la función de activación la no linealidad a las redes neuronales?
- ¿Cuál será la próxima tendencia tecnológica después de la Inteligencia artificial?
- ¿De qué maneras la IA puede reemplazar las actividades de gestión?
Ambos recursos son excelentes y los recomendaría sobre todos los demás, aunque hay un increíble ecosistema de recursos para aprender.
En respuesta a un mensaje privado: No, Andrew Ng no es uno de los abuelos del aprendizaje profundo. Sin duda, es una figura importante en el aprendizaje automático, pero su conexión con el aprendizaje profundo es, en el mejor de los casos, tenue.
