Une introduction à un large éventail de sujets en apprentissage profond, couvrant les bases mathématiques et conceptuelles, les techniques d'apprentissage profond utilisées dans l'industrie, et les perspectives de recherche.

L'apprentissage profond est une forme d'apprentissage automatique qui permet aux ordinateurs d'apprendre par expérience et de comprendre le monde en termes d'une hiérarchie de concepts. Comme l'ordinateur acquiert des connaissances par expérience, il n'est pas nécessaire qu'un opérateur humain spécifie formellement toutes les connaissances dont l'ordinateur a besoin. La hiérarchie des concepts permet à l'ordinateur d'apprendre des concepts complexes en les construisant à partir de concepts plus simples ; un graphe de ces hiérarchies serait composé de plusieurs couches. Ce livre introduit un large éventail de sujets en apprentissage profond.

Le texte offre des bases mathématiques et conceptuelles, couvrant des concepts pertinents en algèbre linéaire, théorie des probabilités et de l'information, calcul numérique et apprentissage automatique. Il décrit les techniques d'apprentissage profond utilisées par les praticiens de l'industrie, y compris les réseaux de neurones profonds, la régularisation, les algorithmes d'optimisation, les réseaux convolutionnels, la modélisation de séquences, et la méthodologie pratique ; et il passe en revue des applications telles que le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale, la vision par ordinateur, les systèmes de recommandation en ligne, la bioinformatique et les jeux vidéo. Enfin, le livre offre des perspectives de recherche, couvrant des sujets théoriques tels que les modèles linéaires factoriels, les autoencodeurs, l'apprentissage de représentations, les modèles probabilistes structurés, les méthodes de Monte Carlo, la fonction de partition, l'inférence approximative, et les modèles génératifs profonds.

Deep Learning peut être utilisé par des étudiants de premier ou second cycle planifiant une carrière dans l'industrie ou la recherche, ainsi que par des ingénieurs logiciels souhaitant commencer à utiliser l'apprentissage profond dans leurs produits ou plateformes. Un site web offre du matériel supplémentaire pour les lecteurs et les enseignants.