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Questo libro offre un'introduzione completa e strutturata alle basi, alle architetture e alle applicazioni del deep learning. Partendo da concetti matematici fondamentali come l'algebra lineare, la probabilità e l'ottimizzazione, costruisce una solida base per la comprensione delle moderne reti neurali. Il testo esplora idee chiave come la capacità del modello, il bias-variance trade-off, l'overfitting e la regolazione dell'iperparametro. Il lettore viene quindi guidato attraverso le principali architetture di deep learning, tra cui le reti neurali convoluzionali (CNN) per l'analisi delle immagini, le reti neurali ricorrenti (RNN) e le LSTM per la modellazione delle sequenze e i modelli generativi avanzati come gli autoencoder, gli autoencoder variazionali (VAE) e le reti generative adverse (GAN). Ogni capitolo presenta spiegazioni chiare, diagrammi ed esempi pratici per semplificare concetti complessi. Pensato per studenti, educatori e professionisti dell'IA, il libro fornisce sia approfondimenti teorici sia intuizioni pratiche. È un riferimento completo per chiunque voglia capire, costruire e applicare efficacemente modelli di deep learning a problemi reali di computer vision, elaborazione del linguaggio naturale e IA generativa.

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9786209883910

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