Deep Learning por Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville

Livro em inglês.
Acrescem custos de envio.

O livro oferece uma base matemática e conceptual, abrangendo conceitos relevantes em álgebra linear, teoria das probabilidades e teoria da informação, computação numérica e aprendizagem automática.
Descreve técnicas de aprendizagem profunda, incluindo redes neurais feedforward, regularização, algoritmos de otimização, redes evolucionais, modelação de sequências e metodologia prática e investigação aplicações como o processamento de linguagem natural, reconhecimento de fala, visão por computador, sistemas de recomendação online, bioinformática e videojogos.
Inclui perspetivas de investigação, abrangendo tópicos teóricos como modelos de fatores lineares, autocodificadores, aprendizagem de representação, modelos probabilísticos estruturados, métodos de Monte Carlo, função de partição, inferência aproximada e modelos generativos.

Pode ser utilizado por estudantes de licenciatura ou pós-graduação que planeiam carreiras na indústria ou na investigação e por engenheiros de software que desejam começar a utilizar o deep learning nos seus produtos ou plataformas.