Redes neuronales convolucionales usando Keras y acelerando con GPU

Autores/as

Nelson Enrique Vera Parra
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
https://orcid.org/0000-0002-5159-9207
Andrés Ovidio Restrepo Rodríguez
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Rubén Javier Medina Daza
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
https://orcid.org/0000-0002-9851-9761

Palabras clave:

Datos , Aprendizaje profundo , Redes neuronales convolucionales, Keras

Sinopsis

Vivimos en una era gobernada por datos, donde la intuición y el azar se han visto rezagados ante predicciones que soportan tanto decisiones cotidianas como grandes políticas gubernamentales. Una era donde la nueva riqueza se encuentra en los datos y en los métodos que permiten hacer un uso eficiente de éstos. En los últimos años, los métodos de procesamiento de datos que mayor precisión han presentado en tareas predictivas han sido aquellos basados en aprendizaje profundo, como por ejemplo las redes neuronales convolucionales. Este tipo de métodos representan un reto tanto por su alta exigencia de recurso computacional como por su complejidad de diseño e implementación. Tomando como motivación lo anterior, en este libro el lector encontrará una guía práctica para la implementación, entrenamiento y validación de redes neuronales convolucionales usando Keras y acelerando con GPU. La guía se desarrolla mediante un caso de estudio típico enmarcado en las clasificaciones de imágenes satelitales. Adicionalmente la evaluación del modelo implementado incluye la comparación a nivel de speed-up con los modelos de redes neuronales pre-entenados más comunes: MobileNet, MobileNetV2, ResNet50 y VGG16.

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Biografía del autor/a

Nelson Enrique Vera Parra, Universidad Distrital Francisco José de Caldas

Ingeniero Electrónico de la Universidad S u r c o l o m b i a n a , Magíster en Ciencias de la Información y las Comunicaciones y Doctor en Ingeniería de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas. Profesor Titular de la misma Universidad. Investigador en HPC, Ciencia de datos y Bioinformática.

Andrés Ovidio Restrepo Rodríguez, Universidad Distrital Francisco José de Caldas

Ingeniero de sistemas y actual estudiante de la Maestría en Ciencias de la Información y las Comunicaciones en la Universidad Distrital Francisco José de Caldas. Mis campos de investigación incluyen Inteligencia Artificial, Learning Analytics, Entornos Inmersivos y Computación Heterogénea

Rubén Javier Medina Daza, Universidad Distrital Francisco José de Caldas

Doctor en Informática, énfasis: Sistemas de Información Geográfica, Magíster en Teleinformática, Licenciado en Matemáticas de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas. Profesor Titular de Ingeniería Catastral y Geodesia, de la Maestría en Ciencias de la Información y las Comunicaciones y del Doctorado de Ingeniería.

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Redes neuronales convolucionales usando Keras y acelerando con GPU

Publicado

October 30, 2020

Licencia

Creative Commons License

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Detalles sobre esta monografía

ISBN-10 (02)

978-958-787-233-0

ISBN-13 (15)

978-958-787-232-3
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