Estudio e implementación de deep learning con python

Abstract

En el presente trabajo de título, titulado ‘‘Estudio e implementación de inteligencia artificial con Python’’, se abordará el estudio teórico y práctico de los principales conceptos que conforman el campo de la inteligencia artificial (IA). El objetivo es revisar y comprender los métodos y subcampos que integran esta disciplina, destacando entre ellos: Machine Learning, Análisis Predictivo, Visión Artificial, Procesamiento del Lenguaje Natural, Computación Evolutiva, Aprendizaje por Transferencia, Aprendizaje por Refuerzo, Sistemas Expertos, Deep Learning y Reconocimiento de Voz. En una primera etapa, se definirán y relacionarán estos conceptos, permitiendo al lector tener una visión general del ecosistema de la inteligencia artificial. A continuación, se profundizará especialmente en el subcampo del deep learning, desarrollando ejercicios prácticos de entrenamiento, tanto de forma manual como mediante su implementación en Python, utilizando un ejemplo que facilite su comprensión. Finalmente, se llevará a cabo un proyecto aplicado que empleará los conocimientos adquiridos sobre las redes neuronales artificiales. Este incluirá la evaluación de su rendimiento y aplicabilidad en un caso práctico, analizando además las fortalezas del sistema implementado y proponiendo posibles mejoras para su optimización.