Libro: Aprendizaje Profundo Para Ver: Hacia Nuevos Fundament

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PRODUCTO: Libro: Deep Learning to See: Towards New Foundations of Computer Vision (SpringerBriefs in Computer Science)

DESCRIPCION:
El progreso notable en la visión por computadora en los últimos años es, en general, atribuido al aprendizaje profundo, alimentado por la disponibilidad de enormes conjuntos de datos etiquetados y combinado con el crecimiento explosivo del paradigma de la GPU. Mientras se suscribe a este punto de vista, este trabajo critica el supuesto progreso científico en el campo y propone la investigación de la visión en el marco de las leyes de la naturaleza basadas en la información.
Este trabajo plantea preguntas fundamentales sobre la visión que permanecen lejos de ser entendidas, lo que lleva al lector a un viaje poblado por nuevos desafíos que resonan con los cimientos del aprendizaje automático. La tesis central propuesta es que para una comprensión más profunda de los procesos computacionales visuales, es necesario mirar más allá de los algoritmos de aprendizaje automático de propósito general y centrarse en las teorías de aprendizaje que tienen en cuenta la naturaleza espacio -temporal de la señal visual.
Sirviendo para inspirar y estimular la reflexión y la discusión crítica, pero que no requieren conocimientos técnicos avanzados previos, el texto puede combinarse naturalmente con libros de texto clásicos en la visión por computadora para enmarcar mejor el estado actual del arte, los problemas abiertos y las soluciones potenciales novedosas. Como tal, será de gran beneficio para los estudiantes de pregrado graduados y avanzados en informática, neurociencia computacional, físic...

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