Introducción Detallada al Material de Estudio de Machine Learning Q and AI

Información Básica

Título del libro: Machine Learning Q and AI: 30 Essential Questions and Answers on Machine Learning and AI

Autor: Sebastian Raschka

Editorial: No Starch Press

Copyright: © 2024-2025 por Sebastian Raschka

Método de acceso: Lectura gratuita en línea

Resumen del Curso

Este es un manual práctico centrado en los conceptos fundamentales del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, que ofrece puntos de conocimiento concisos a través de 30 preguntas y respuestas clave, para estudiantes desde principiantes hasta expertos en aprendizaje automático. Sebastian Raschka, un reconocido educador en el campo del aprendizaje automático, destila temas complejos relacionados con la IA en puntos prácticos y fáciles de entender.

Objetivos de Aprendizaje

• Ayudar a los estudiantes a mantenerse al día con el rápido avance del aprendizaje automático y la IA.
• Cubrir temas de diversas áreas del aprendizaje automático.
• Proporcionar una ruta de aprendizaje desde principiantes hasta expertos.
• Incluso los investigadores y profesionales experimentados en aprendizaje automático podrán descubrir nuevas técnicas y métodos.

Estructura del Curso

Parte I: Redes Neuronales y Aprendizaje Profundo (Part I: Neural Networks and Deep Learning)

• Chapter 1: Embeddings, Latent Space, and Representations
• Chapter 2: Self-Supervised Learning
• Chapter 3: Few-Shot Learning
• Chapter 4: The Lottery Ticket Hypothesis
• Chapter 5: Reducing Overfitting with Data
• Chapter 6: Reducing Overfitting with Model Modifications
• Chapter 7: Multi-GPU Training Paradigms
• Chapter 8: The Success of Transformers
• Chapter 9: Generative AI Models
• Chapter 10: Sources of Randomness

Parte II: Visión por Computadora (Part II: Computer Vision)

• Chapter 11: Calculating the Number of Parameters
• Chapter 12: Fully Connected and Convolutional Layers
• Chapter 13: Large Training Sets for Vision Transformers

Parte III: Procesamiento del Lenguaje Natural (Part III: Natural Language Processing)

• Chapter 14: The Distributional Hypothesis
• Chapter 15: Data Augmentation for Text
• Chapter 16: Self-Attention
• Chapter 17: Encoder- and Decoder-Style Transformers
• Chapter 18: Using and Fine-Tuning Pretrained Transformers
• Chapter 19: Evaluating Generative Large Language Models

Parte IV: Producción y Despliegue (Part IV: Production and Deployment)

• Chapter 20: Stateless and Stateful Training
• Chapter 21: Data-Centric AI
• Chapter 22: Speeding Up Inference
• Chapter 23: Data Distribution Shifts

Parte V: Rendimiento Predictivo y Evaluación de Modelos (Part V: Predictive Performance and Model Evaluation)

• Chapter 24: Poisson and Ordinal Regression
• Chapter 25: Confidence Intervals
• Chapter 26: Confidence Intervals vs. Conformal Predictions
• Chapter 27: Proper Metrics
• Chapter 28: The k in k-Fold Cross-Validation
• Chapter 29: Training and Test Set Discordance
• Chapter 30: Limited Labeled Data

Recomendaciones de Expertos

Cameron R. Wolfe (Autor de Deep Learning Focus)

"Sebastian tiene el don de destilar temas complejos relacionados con la IA en conclusiones prácticas que cualquiera puede entender. Su nuevo libro, Machine Learning Q and AI, es otro gran recurso para profesionales de la IA de cualquier nivel."

Chip Huyen (Autor de Designing Machine Learning Systems)

"Sebastian combina de forma única la profundidad académica, la agilidad en ingeniería y la capacidad de desmitificar ideas complejas. Puede profundizar en cualquier tema teórico, experimentar para validar nuevas ideas y luego explicártelo todo con palabras sencillas. Si estás comenzando tu viaje en el aprendizaje automático, Sebastian es tu guía."

Chris Albon (Director de Machine Learning en The Wikimedia Foundation)

"Difícilmente se podría pedir un guía mejor que Sebastian, quien es, sin exageración, el mejor educador de aprendizaje automático actualmente en el campo. En cada página, Sebastian no solo imparte su vasto conocimiento, sino que también comparte la pasión y la curiosidad que marcan la verdadera experiencia."

Ronald T. Kneusel (Autor de How AI Works)

"El nuevo libro de Sebastian Raschka, Machine Learning Q and AI, es una ventanilla única para obtener resúmenes de temas cruciales de IA más allá de lo cubierto en la mayoría de los cursos introductorios... Si ya te has adentrado en el mundo de la IA a través de las redes neuronales profundas, entonces este libro te dará lo que necesitas para localizar y comprender el siguiente nivel."

Características de Aprendizaje

1. Aprendizaje basado en preguntas y respuestas: Cubre sistemáticamente conceptos importantes de aprendizaje automático e IA a través de 30 preguntas clave.
2. Orientación práctica: Se centra en aplicaciones reales, proporcionando puntos técnicos operativos.
3. Equilibrio entre profundidad y amplitud: Ofrece tanto profundidad teórica como amplitud práctica.
4. Aprendizaje progresivo: Adecuado para estudiantes de diferentes niveles, desde principiantes hasta expertos.
5. Acceso gratuito: Ofrece lectura en línea gratuita.

Público Objetivo

• Principiantes en aprendizaje automático
• Profesionales e investigadores de IA
• Estudiantes que deseen aprender sistemáticamente técnicas modernas de aprendizaje profundo
• Profesionales técnicos que necesiten mantenerse al día con las tendencias de desarrollo de la IA
• Ingenieros interesados en aplicaciones de IA en entornos de producción

Sugerencias de Aprendizaje

1. Se recomienda estudiar en el orden de los capítulos, ya que cada sección tiene una relación lógica progresiva.
2. Después de estudiar cada capítulo, se puede practicar con proyectos reales.
3. Prestar atención al contenido de la Parte IV sobre producción y despliegue, que es un conocimiento de aplicación práctica que falta en muchos tutoriales.
4. El contenido de la Parte V sobre evaluación de modelos es muy importante para la selección y optimización de modelos en el trabajo real.

Cómo Acceder

• Lectura gratuita en línea: Acceder directamente al sitio web del autor
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