Resumen

El aprendizaje profundo es un enfoque de modelado basado en la computacin, que se compone de muchas capas de procesamiento que se utilizan para comprender la representacin de datos con varios niveles de abstraccin. Este trabajo de revisin presenta el estado del arte en aprendizaje profundo para destacar los principales retos y contribuciones en visin por computador. Este trabajo ofrece principalmente una visin general de la comprensin actual del aprendizaje profundo y sus enfoques en la resolucin de problemas tradicionales de inteligencia artificial. Estos modelos computacionales mejoraron su aplicacin en la deteccin de objetos, el reconocimiento visual de objetos, el reconocimiento del habla, el reconocimiento facial, la visin para coches sin conductor, los asistentes virtuales y muchos otros campos como la genmica y el descubrimiento de frmacos. Por ltimo, este artculo tambin expone los avances y retos actuales en el entrenamiento de redes neuronales profundas.

• Materias:Algoritmos (Matemáticas) Algebra Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
• Subjects:Agorithms (Math) Algebra Engineering Mathematical logic mathematics
• Palabras claves:Aprendizaje profundo; Visión por computador; Inteligencia artificial; Detección de objetos; Red neuronal; Retos.
• Keywords:Deep learning; Computer vision; Artificial intelligence; Object detection; Neural network; Challenges