Teori, Algoritma dan Aplikasi adalah buku yang dirancang untuk memberikan pemahaman komprehensif tentang berbagai topik utama dalam Deep Learning. Buku ini menyajikan ulasan mendalam mengenai perkembangan Teori, Algoritma dan Aplikasi. Buku ini berisi berbagai topik menarik yang disajikan dalam bab, sebagai berikut: (1) Konsep Dasar Deep Learning, (2) Sejarah dan Evolusi Neural Networks, (3) Dasar-dasar Matematika Deep Learning, (4) Struktur Jaringan Syaraf Tiruan, (5) Algoritma Backpropagation dan Optimasi, (6) Arsitektur Deep Neural Networks (DNN), (7) Jaringan Konvolusi, (8) Jaringan Long Short-Term Memory (LSTM) & Gated Recurrent Units (GRU), (9) Jaringan Generatif, (10) Jaringan Transformer dan Pemrosesan Bahasa Alami (NLP), (11) Pemrosesan Gambar dengan Deep Learning, (12) Pemrosesan Audio dan Video dengan Deep Learning, (13) Teknik Regularisasi dalam Deep Learning, (14) Deep Reinforcement, (15) Pelatihan Model Deep Learning pada Data Skala Besar, (16) Aplikasi Deep Learning dalam Bidang Medis, (17) Aplikasi Deep Learning dalam Bidang Finansial, (18) Deep Learning untuk Keamanan Siber. Buku ini ditulis dengan gaya bahasa yang mudah dipahami, disertai studi kasus nyata dan ilustrasi menarik untuk membantu pembaca memahami konsep yang kompleks. Sasaran pembaca meliputi mahasiswa, dosen, praktisi TI, serta siapa pun yang ingin memperdalam wawasan tentang dinamika deep learning. Melalui pembahasan yang mendalam namun praktis, Deep Learning: Teori, Algoritma dan Aplikasi tidak hanya menjadi sumber referensi, tetapi juga dapat menjadi panduan strategis bagi masyarakat yang ingin beradaptasi dan berkembang deep learning di era digital.