Este libro est escrito para proporcionar una base s lida en el aprendizaje autom tico utilizando bibliotecas de Python al proporcionar estudios de casos y ejemplos de la vida real. Cubre temas como los fundamentos del aprendizaje autom tico, la introducci n a Python. Est destinado a estudiantes que estudian aprendizaje autom tico en sus cursos de pregrado y posgrado en Tecnolog a de la Informaci n, Ingenier a en Inform tica, Ingenier a en Electr nica y Comunicaciones e Ingenier a El ctrica. Una introducci n a una amplia gama de temas de aprendizaje profundo, que cubre antecedentes matem ticos y conceptuales, t cnicas de aprendizaje profundo utilizadas en la industria y perspectivas de investigaci n. El texto ofrece antecedentes matem ticos y conceptuales, cubriendo conceptos relevantes en lgebra lineal, teor a de la probabilidad y teor a de la informaci n, computaci n num rica y aprendizaje autom tico. Describe las t cnicas de aprendizaje profundo utilizadas por los profesionales de la industria, incluidas las redes de retroalimentaci n profunda, la regularizaci n, los algoritmos de optimizaci n, las redes convolucionales y la metodolog a pr ctica. Este libro de texto "Fundamentos de la m quina y el aprendizaje profundo" est organizado en diez cap tulos.Cap tulo 1: Aprendizaje autom ticoCap tulo 2: Algoritmos de aprendizaje autom ticoCap tulo 3: Modelos de aprendizaje autom ticoCap tulo 4: Inteligencia artificial y aprendizaje autom ticoCap tulo 5: Programas de Matem ticas y Python para Machine LearningCap tulo 6: Alcance futuro del aprendizaje autom tico en el futuroCap tulo 7: Introducci n al aprendizaje profundoCap tulo 8: Modelos para el aprendizaje profundoCap tulo 9: Algoritmos de aprendizaje profundoCap tulo 10: Alcance futuro del aprendizaje profundoCaracter sticas sobresalientes Cobertura integral de algoritmos de aprendizaje autom tico, modelos de aprendizaje autom tico, inteligencia artificial y aprendizaje autom tico, programas de matem ticas y Python para aprendizaje autom tico y alcance futuro del aprendizaje autom tico en el futuro Los nuevos elementos en el libro incluyen Deep Learning, Modelos para Deep Learning, Algoritmos de Deep Learning y Future Scope of Deep Learning. Percepci n clara de los diversos programas que utilizan Python con una gran cantidad de diagramas claros, bien dibujados e ilustrativos. Lenguaje simple, f cil de entender.Nuestro sincero agradecimiento se debe a todos los cient ficos, ingenieros, autores y editores, cuyas obras y textos han sido la fuente de iluminaci n, inspiraci n y orientaci n para nosotros al presentar este peque o libro. Apreciar cualquier sugerencia de estudiantes y miembros de la facultad por igual para que podamos esforzarnos por hacer que el libro de texto sea m s til en la pr xima edici n.