1. Cursos y tutoriales en línea:
* Coursera y edx: Ofrezca numerosos cursos sobre ANN, que van desde los niveles introductorios hasta los niveles avanzados, a menudo de las prestigiosas universidades. Busque cursos sobre aprendizaje automático, aprendizaje profundo y redes neuronales. Muchos ofrecen opciones de auditoría gratuitas.
* Udacity: Similar a Coursera y EDX, Udacity proporciona rutas de aprendizaje estructuradas sobre la IA y el aprendizaje profundo, a menudo con proyectos prácticos.
* fast.ai: Ofrece cursos prácticos y accesibles centrados en aplicaciones de aprendizaje profundo. Su enfoque se centra menos en las matemáticas teóricas y más en la implementación práctica.
* YouTube: Muchos canales excelentes ofrecen tutoriales y explicaciones sobre varios aspectos de ANN. Busque canales centrados en el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y la IA. Tenga en cuenta la calidad y precisión de la información; Verifique la credibilidad del cargador.
* Khan Academy: Si bien no está completamente dedicado a Anns, la Academia Khan ofrece materiales introductorios sobre conceptos relacionados que pueden construir una base.
2. Libros:
* "Aprendizaje profundo" de Goodfellow, Bengio y Courville: Esto se considera el libro de texto definitivo sobre el aprendizaje profundo, que cubre una amplia gama de temas en gran profundidad. Es matemáticamente riguroso.
* "Reconocimiento de patrones y aprendizaje automático" por Christopher Bishop: Un libro de texto clásico que cubre enfoques probabilísticos para el aprendizaje automático, incluidas las redes neuronales.
* "Redes neuronales y aprendizaje profundo" de Michael Nielsen: Un libro en línea disponible gratuitamente que proporciona una buena introducción al campo. Equilibra la teoría y los ejemplos prácticos.
* Muchos otros libros están disponibles que cubren aspectos específicos de ANN, como redes neuronales convolucionales (CNN) o redes neuronales recurrentes (RNN). Busque en Amazon o su minorista de libros favorito para "redes neuronales artificiales", "aprendizaje profundo" o "redes neuronales".
3. Documentos de investigación y artículos:
* arxiv: Un servidor de preimpresión que aloja muchos trabajos de investigación sobre aprendizaje automático y ANN. Puede encontrar una investigación de vanguardia aquí, a menudo antes de que se publique en revistas.
* Biblioteca digital IEEE Xplore &ACM: Estas son bibliotecas digitales que contienen muchas publicaciones revisadas por pares sobre ANN y campos relacionados. El acceso puede requerir suscripciones.
* Google Scholar: Un potente motor de búsqueda específicamente para la literatura académica.
4. Documentación y blogs en línea:
* Documentación de TensorFlow &Pytorch: Estos son los sitios web de documentación para dos marcos populares de aprendizaje profundo. Incluyen tutoriales y ejemplos, a menudo con código.
* Blogs y artículos de investigadores y profesionales de IA: Muchas personas y organizaciones publican publicaciones y artículos de blog que explican conceptos y avances en ANN. Busque temas relevantes en Google o Medio.
Elegir el recurso correcto depende de sus antecedentes y estilo de aprendizaje:
* principiantes: Comience con cursos en línea (Coursera, Udacity, Fast.ai), tutoriales en YouTube o el libro en línea de Michael Nielsen.
* ALIVERSES INTERMEDIOS: Explore cursos más avanzados y profundice en el libro de texto "Aprendizaje profundo".
* ALIVENTES AVANZADOS: Centrarse en trabajos de investigación y libros especializados sobre arquitecturas de ANN específicas.
Recuerde comenzar con lo básico y aumentar gradualmente la complejidad a medida que construye su comprensión. ¡Buena suerte!