Buku “Deep Learning (Teori dan Implementasi)”  disusun untuk membantu pembaca memahami konsep-konsep mendasar dalam deep learning, mulai dari teori dasar hingga penerapan praktisnya. Buku ini dimulai dengan pengenalan sejarah dan definisi deep learning, serta prinsip-prinsip kerjanya. Selanjutnya, buku ini membahas dasar-dasar jaringan saraf dan strategi pelatihan yang digunakan. Pembaca akan diajak memahami berbagai arsitektur utama dalam deep learning, termasuk CNN (Convolutional Neural Networks) untuk klasifikasi gambar dan RNN (Recurrent Neural Networks) untuk pengolahan data berurutan.

Selain itu, buku ini juga mengupas proses pelatihan model deep learning, penyesuaian hiperparameter, serta cara mengatasi masalah overfitting dan underfitting. Bagian praktis dari buku ini fokus pada aplikasi deep learning dalam pengolahan citra dan pemrosesan bahasa alami, seperti pengembangan chatbot menggunakan deep learning.

Buku ini tidak hanya ditujukan bagi mereka yang baru mengenal deep learning, tetapi juga bagi mereka yang ingin memperdalam pengetahuan dan keterampilan mereka dalam bidang ini. Dengan gaya bahasa yang mudah dipahami dan disertai dengan contoh-contoh aplikatif, buku ini diharapkan dapat memberikan wawasan yang berharga dan menginspirasi pembaca untuk terus menjelajahi dunia deep learning yang terus berkembang.

Para penulis juga mengucapkan terima kasih kepada semua pihak yang telah mendukung dan menginspirasi penulisan buku ini, dengan harapan bahwa buku ini dapat memberikan kontribusi positif bagi para pembacanya.