11 mejores libros de TensorFlow (actualización 2025)

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TensorFlow es una biblioteca de aprendizaje profundo de código abierto desarrollada y mantenida por Google. Ofrece programación de flujo de datos que realiza una variedad de tareas de aprendizaje automático. Fue diseñada para ejecutarse en múltiples CPU o GPU e incluso en sistemas operativos móviles, y tiene varios contenedores en lenguajes como Python, C++o Java.

¿Estás interesado en aprender las habilidades de Tensorflow y buscas algún libro excelente que te ayude a disparar tu experiencia en Tensorflow? Entonces has venido al lugar correcto.

Aquí hay una lista seleccionada de los mejores libros para aprender Tensorflow para principiantes. Estos libros son altamente recomendados por expertos de Tensorflow y son útiles para que los estudiantes comprendan los fundamentos de la programación. Estos recursos lo guiarán para desarrollar su carrera en este campo prometedor y lo convertirán en un mejor desarrollador de Tensorflow. Leer más ...

Los mejores libros de Tensorflow para principiantes

Titulo del libro:	Nombre del autor:	Ultima edicion:	Autor:	Calificación:	Enlace:
Aprenda TensorFlow 2.0	pramod singh	Edición 1st	Apresionar		Más Información
Aprendizaje profundo avanzado con TensorFlow 2 y Keras	Rowel Atienza	2nd edición	Packt Publishing Limited		Más Información
TinyML	pete alcaide	Edición 1st	O'Reilly		Más Información
Procesamiento de lenguaje natural con TensorFlow	Asíhan Ganegedara	Edición 1st	Packt Publishing		Más Información
Proyectos de aprendizaje automático de TensorFlow	Ankit jain	Edición 1st	Packt Publishing		Más Información

1) Aprenda TensorFlow 2.0: implemente modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo con Python

Aprenda TensorFlow es un libro escrito por Pramod Singh y Avish Manure. El libro comienza presentando el marco TensorFlow 2.0 y los principales cambios desde su última versión. El libro también se centra en la creación de modelos de aprendizaje automático supervisado utilizando TensorFlow.

El libro también enseña cómo crear modelos utilizando estimadores de clientes. También aprenderá a usar TensorFlow para crear modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Todo el código proporcionado en este libro estará disponible en forma de scripts ejecutables en Github.

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2) Aprendizaje profundo avanzado con TensorFlow 2 y Keras

Aprendizaje profundo avanzado con TensorFlow 2 y Keras es un libro escrito por Rowel Atienza. El libro le enseña algunas técnicas avanzadas de aprendizaje profundo disponibles en la actualidad.

Este libro también le enseña sobre aprendizaje profundo, aprendizaje no supervisado utilizando información mutua y detección de objetos (SSD). El libro también muestra cómo crear una IA eficaz con las técnicas más actualizadas. En este libro, aprenderá sobre las GAN y cómo pueden desbloquear nuevos niveles de rendimiento de la IA.

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3) TinyML: aprendizaje automático con TensorFlow Lite en Arduino y microcontroladores de consumo ultrabajo

TinyML: Aprendizaje automático con TensorFlow Lite es un libro escrito por Pete Warden y Daniel Situnayke. Con este práctico libro de referencia de aprendizaje, ingresará al campo de TinyML. El libro cubre el aprendizaje profundo y los sistemas integrados se combinan para hacer posibles cosas asombrosas con dispositivos diminutos.

Este libro es ideal para desarrolladores de software y hardware que desean construir sistemas integrados utilizando máquina de aprendizaje.

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4) Procesamiento de lenguaje natural con TensorFlow

Procesamiento del lenguaje natural con TensorFlow es un libro escrito por Hushan Ganegedara. En este libro, también aprenderá cómo aplicar modelos RNN de alto rendimiento, células de memoria a corto plazo (LSTM), a tareas de PNL. También podrá explorar la traducción automática neuronal e implementar un traductor automático neuronal.

Después de leer este libro, comprenderá la tecnología PNL. También podrá aplicar TensorFlow en aplicaciones de PNL de aprendizaje profundo y cómo realizar tareas específicas de PNL.

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5) Proyectos de aprendizaje automático de TensorFlow

Proyectos de aprendizaje automático de TensorFlow es un libro escrito por Ankit Jain, Armando Fandango y Amita Kapoor. Este libro también enseña cómo crear proyectos avanzados. También podrá abordar desafíos comunes mediante el uso de bibliotecas del ecosistema de TensorFlow.

Este libro también enseña cómo crear proyectos en varios dominios del mundo real, codificadores automáticos, sistemas de recomendación, aprendizaje por refuerzo, etc. Al final de este libro de referencia, habrá adquirido la experiencia necesaria para crear proyectos de aprendizaje automático.

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6) Visión por computadora práctica con TensorFlow 2

Hands-On Computer Vision con TensorFlow 2 es un libro escrito por Benjamin Planche y Eliot Andres. Este libro le ayudará a explorar el marco de código abierto de Google para el aprendizaje automático. También comprenderá cómo beneficiarse del uso de redes neuronales convolucionales (CNN) para tareas visuales.

El libro comienza con los fundamentos de la visión por computadora y el aprendizaje profundo. El libro también le enseña cómo construir una red neuronal desde cero. El libro le ayuda a enseñar cómo clasificar imágenes con soluciones modernas, como Inception y ResNet, y extraer contenido específico utilizando el método You Only Look Once (YOLO).

Al final de este libro de material de estudio, tendrá tanto la comprensión teórica como las habilidades prácticas. También le ayuda a resolver problemas avanzados de visión por computadora.

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7) Aprendizaje profundo profesional con TensorFlow

Pro Deep Learning with TensorFlow es un libro escrito por Santanu Pattanayak. También podrá comprender la intuición y la comprensión matemática. Le ayudará a inventar nuevas arquitecturas y soluciones de aprendizaje profundo por su cuenta.

El libro ofrece experiencia práctica para que pueda aprender. aprendizaje profundo desde ceroEste libro de TensorFlow le permitirá familiarizarse rápidamente con su uso y le ayudará a optimizar distintas arquitecturas de aprendizaje profundo.

El libro cubre muchos conceptos prácticos de aprendizaje profundo que son relevantes en cualquier industria y se enfatiza en este libro. El código proporcionado en este material de referencia está disponible en formato iPython cuadernos y guiones.

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8) Aprendizaje profundo práctico para la nube, dispositivos móviles y Edge

Aprendizaje profundo práctico para la nube, dispositivos móviles y Edge es un libro escrito por Anirudh Koul, Siddha Ganju y Meher Kasam. Este libro le enseña cómo crear aplicaciones prácticas de aprendizaje profundo para navegadores, dispositivos móviles y la nube.

El libro le enseña el proceso de convertir una idea en algo que la gente en el mundo real pueda utilizar. Este libro también enseña cómo se puede desarrollar inteligencia artificial para una variedad de dispositivos, incluidos Raspberry Pi y Google Coral. También obtendrá muchos consejos prácticos para maximizar la precisión y velocidad del modelo.

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9) Aprendizaje profundo: el enfoque de un profesional

Deep Learning es un libro escrito por Josh Patterson y Adam Gibson. Esta guía práctica no sólo proporciona la información más práctica disponible sobre el tema. También le ayuda a empezar a construir redes eficientes de aprendizaje profundo.

Aprenderá sobre la teoría del aprendizaje profundo antes de presentar su Deeplearning4j (DL4J) de código abierto. Es una biblioteca para desarrollar flujos de trabajo de clase de producción. Es uno de los mejores libros para aprender TensorFlow. Al utilizar ejemplos del mundo real, aprenderá métodos y estrategias fácilmente.

Preguntas Frecuentes (FAQs)

⚡ ¿Qué es TensorFlow?

TensorFlow de Google es la biblioteca de aprendizaje profundo más popular y de código abierto para investigación y producción. TensorFlow in Python es una biblioteca matemática simbólica que utiliza flujo de datos y programación diferenciable para realizar diversas tareas enfocadas en el entrenamiento y la inferencia de redes neuronales profundas.

📚 ¿Cuáles son los mejores libros de TensorFlow?

A continuación se muestran algunos de los mejores libros de TensorFlow:

• Aprenda TensorFlow 2.0: implemente modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo con Python
• Aprendizaje profundo avanzado con TensorFlow 2 y Keras
• TinyML: aprendizaje automático con TensorFlow Lite en Arduino y microcontroladores de consumo ultrabajo
• Procesamiento de lenguaje natural con TensorFlow

🏅 ¿Existen requisitos previos para TensorFlow Books?

Estos libros de Tensorflow están diseñados para principiantes con poca o ninguna experiencia en TensorFlow. Aunque la comprensión básica de Python sería genial.