Deep Learning Architectures

Buku yang berjudul “Deep Learning: Konsep, Arsitektur, dan Implementasi” dengan baik. Buku ini disusun sebagai salah satu referensi yang membahas konsep dasar, perkembangan, berbagai arsitektur, hingga penerapan Deep Learning dalam berbagai bidang secara sistematis dan mudah dipahami.

Perkembangan teknologi kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) yang semakin pesat menjadikan Deep Learning sebagai salah satu bidang yang memiliki peran penting dalam transformasi digital di berbagai sektor, seperti kesehatan, pendidikan, industri, pertanian, transportasi, keuangan, hingga pemerintahan. Oleh karena itu, pemahaman mengenai konsep, mekanisme kerja, serta berbagai arsitektur Deep Learning menjadi bekal yang sangat penting bagi mahasiswa, dosen, peneliti, maupun praktisi teknologi informasi. Melalui buku ini, penulis berupaya menyajikan materi secara bertahap, dimulai dari dasar-dasar Deep Learning, sejarah perkembangannya, arsitektur jaringan saraf tiruan, berbagai model modern seperti Convolutional Neural Network (CNN), Recurrent Neural Network (RNN), Long Short-Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Unit (GRU), Generative Adversarial Network (GAN), Transformer, hingga pembahasan mengenai evaluasi model, optimisasi, tantangan, serta arah perkembangan Deep Learning di masa depan.

ISBN : Sementara Proses

Jumlah Halaman : 219

Terbit : Agustus 2026

Penulis :

• Muh. Rasyid Ridha
• M. Haikal Fikri