DEEP LEARNING - CUỘC CÁCH MẠNG HỌC SÂU đã mang đến cho chúng ta những chiếc xe tự hành, cải thiện dịch vụ Google Translate, những cuộc trò chuyện trôi chảy với trợ lý ảo Siri và Alexa, cùng lợi nhuận khổng lồ từ việc giao dịch tự động trên Sở giao dịch chứng khoán New York. Mạng học sâu có thể chơi poker tốt hơn cả người chơi poker chuyên nghiệp và đánh bại nhà vô địch cờ vây thế giới. Trong cuốn sách này, Terry Sejnowski giải thích làm thế nào học sâu đã đi từ một lĩnh vực học thuật phức tạp trở thành một công nghệ đột phá trong nền kinh tế thông tin.

Cuộc sống trên Trái đất tràn ngập những điều bí ẩn, nhưng có lẽ bí ẩn lớn nhất là bản chất của trí thông minh. Bản chất trí thông minh có nhiều dạng, từ thông minh của vi khuẩn cho tới trí thông minh phức tạp của con người, mỗi trí thông minh đều thích nghi một cách phù hợp trong tự nhiên. Trí tuệ nhân tạo cũng sẽ có nhiều dạng, thể hiện từng đặc điểm riêng của nó. Khi trí thông minh máy móc (machine intelligence) đã dựa vào mạng nơ-ron, nó có thể đưa ra một khuôn khổ khái niệm mới cho trí thông minh sinh học.

DEEP LEARNING - CUỘC CÁCH MẠNG HỌC SÂU chính là sách chỉ dẫn cho quá khứ, hiện tại và tương lai của học sâu. Cuốn sách không phải lịch sử bao quát trong lĩnh vực này, mà là quan điểm cá nhân về những tiến bộ mang tính đột phá và được hình thành bởi cộng đồng các nhà nghiên cứu.

Phần I cung cấp động lực hình thành nên học sâu và kiến thức nền tảng cần thiết để hiểu nguồn gốc của học sâu;

Phần II giải thích các thuật toán học tập trong một số kiến trúc mạng nơ-ron khác nhau;

Phần III giúp bạn khám phá tác động của học sâu lên cuộc sống của chúng ta và những tác động trong tương lai. Tuy nhiên, nhà triết học Yogi Berra đến từ New York đã từng cho rằng: “Tật khó để có thể đưa ra những dự đoán, đặc biệt là dự đoán về tương lai.” Nội dung của tám chương tiếp theo cung cấp thông tin nền tảng kỹ thuật trong câu chuyện; mở đầu của ba phần nói về những sự kiện trong câu chuyện và chúng kéo dài tới hơn 60 năm.

Minh Khai trân trọng giới thiệu