Introducción al deep learning Oskitz Ruiz Sarrias

Las bases matemáticas del deep learning, la subdisciplina de la IA que la ha revolucionado con su capacidad para aprender partir de grandes volúmenes de datos

La inteligencia artificial es un amplio y diverso campo de la computación dedicado al desarrollo de algoritmos, sistemas y técnicas que permitan a las máquinas aprender y mejorar sus capacidades de razonamiento, percepción y comunicación. Presente en multitud de ámbitos, ya sea en la medicina, la industria automotriz, la educación, la logística o el entretenimiento, la base de todos estos logros se encuentra en las matemáticas, responsables tanto de los sistemas simples de automatización como de los complejos algoritmos de aprendizaje automático. Este libro es una introducción a las bases matemáticas del deep learning, una subdisciplina de la IA que ha revolucionado esta área gracias a su capacidad para aprender y mejorar a partir de grandes volúmenes de datos. Mediante redes neuronales profundas, el deep learning ha permitido avances significativos en tareas que van desde el reconocimiento de voz y de imágenes hasta la generación de texto, estableciendo nuevos paradigmas en la forma en que las máquinas pueden aprender de la información de manera autónoma. Esta obra ofrece así una comprensión inicial de estas herramientas matemáticas y sus principales aplicaciones.

Oskitz Ruiz Sarrias

Graduado en Matemáticas por la UPV/EHU (2019) y posee un Máster en Investigación en Inteligencia Artificial por la UNED (2021). Desde 2020, trabaja en la empresa NNBi, donde se ha especializado en la aplicación de técnicas avanzadas de inteligencia artificial en los sectores médico y farmacéutico, con un enfoque particular en oncología y medicina personalizada. Actualmente, está cursando un doctorado en Medicina Aplicada y Biomedicina en modalidad industrial (2022-2025), en colaboración con la UNAV, como parte de un proyecto financiado por el Gobierno de Navarra. Además, complementa su labor investigadora y profesional como profesor asociado en el Departamento de Estadística, Informática y Matemáticas de la UPNA.

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