Los algoritmos de aprendizaje profundo han traído una revolución a la comunidad de visión artificial al introducir soluciones no tradicionales y eficientes a varios problemas relacionados con la imagen que durante mucho tiempo habían permanecido sin resolver o parcialmente abordados. Este libro presenta una colección de once capítulos en los que cada capítulo individual explica los principios de aprendizaje profundo de un tema específico, presenta revisiones de técnicas actualizadas y presenta los resultados de la investigación a la comunidad de visión por computadora. El libro cubre una amplia gama de temas en conceptos y aplicaciones de aprendizaje profundo, como la aceleración de la inferencia de redes neuronales convolucionales en matrices de puertas programables en campo, la detección de incendios en aplicaciones de vigilancia, el reconocimiento facial, el reconocimiento de acciones y actividades, la segmentación semántica para la conducción autónoma, el registro de imágenes aéreas, la visión robótica, la detección de tumores y la segmentación de lesiones cutáneas, así como la clasificación de melanoma cutáneo. El contenido de este libro ha sido organizado de tal manera que cada capítulo puede ser leído independientemente de los demás. El libro es un compañero valioso para los investigadores, para los estudiantes de posgrado y posiblemente de pregrado que están tomando un curso avanzado en temas relacionados, y para aquellos que están interesados en el aprendizaje profundo con aplicaciones en visión por computadora, procesamiento de imágenes y reconocimiento de patrones. . Idioma: Inglés