Akal imitasi (Artificial intelligence/AI) telah mengalami perkembangan pesat dalam beberapa dekade terakhir, dengan Deep Learning sebagai salah satu teknologi utama yang mendorong inovasi di berbagai bidang. Dari pengenalan wajah, pemrosesan bahasa alami (NLP), kendaraan otonom, hingga analisis data skala besar, Deep Learning telah membuktikan keunggulannya dalam menangani tugas-tugas kompleks dengan akurasi tinggi.
Buku ini disusun untuk memberikan pemahaman yang komprehensif tentang konsep, algoritma, serta implementasi Deep Learning dalam berbagai skenario nyata. Melalui buku ini pembaca akan diperkenalkan pada dasar-dasar jaringan saraf tiruan (Neural networks), optimasi model, hingga arsitektur canggih seperti CNN, RNN dan Transformer. Berbagai framework modern seperti TensorFlow, PyTorch dan Hugging Face juga dibahas agar pembaca dapat langsung menerapkan teori ke dalam praktik. Kami juga melengkapi buku ini dengan contoh studi kasus, kode pemrograman, serta tantangan yang dihadapi dalam pengembangan Deep Learning.
Buku ini dapat menjadi referensi yang bermanfaat bagi mahasiswa, peneliti, dan praktisi yang ingin mendalami AI dan Deep Learning. Kami juga menyadari bahwa buku ini masih memiliki keterbatasan sehingga kritik dan saran yang membangun sangat kami harapkan untuk penyempurnaan di edisi selanjutnya. Semoga ilmu yang disampaikan dalam buku ini dapat memberikan manfaat bagi dunia akademik dan industri.006.3 GAN p