Deep Learning Cơ Bản của Nguyễn Thanh Tuấn là một cuốn sách giới thiệu nền tảng vững chắc về học sâu, được viết với mục tiêu giúp người đọc Việt Nam tiếp cận một trong những lĩnh vực cốt lõi của trí tuệ nhân tạo theo cách dễ hiểu, có hệ thống và gần gũi với thực hành.
Tác giả Nguyễn Thanh Tuấn – một chuyên gia trong lĩnh vực khoa học máy tính và trí tuệ nhân tạo – đã biên soạn tác phẩm này như một cẩm nang dành cho cả người mới bắt đầu lẫn những ai muốn củng cố lại kiến thức cơ sở trước khi đi sâu vào các mô hình phức tạp hơn. Sách tập trung vào các khái niệm nền tảng của học sâu, như mạng nơ-ron nhân tạo, lan truyền ngược, tối ưu hóa hàm mất mát, và các kỹ thuật huấn luyện giúp cải thiện hiệu quả mô hình. Mỗi phần đều được trình bày rõ ràng, minh họa bằng ví dụ cụ thể và kèm giải thích chi tiết để người đọc có thể tự thực hành.
Điểm đặc biệt của Deep Learning Cơ Bản là cách tác giả dung hòa giữa lý thuyết và ứng dụng. Thay vì chỉ diễn giải công thức, Nguyễn Thanh Tuấn luôn liên hệ với các bài toán thực tế như nhận diện hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên hay dự đoán dữ liệu, giúp người học hiểu được “vì sao” và “làm thế nào” học sâu được áp dụng trong đời sống. Cách viết gần gũi, không nặng về thuật ngữ hàn lâm, khiến sách trở thành lựa chọn dễ tiếp cận cho sinh viên công nghệ, kỹ sư phần mềm hoặc những người tự học AI.
Không chỉ dừng ở việc truyền đạt kiến thức, tác giả còn hướng người đọc đến tư duy khoa học – hiểu cơ chế đằng sau mỗi mô hình, nắm vững bản chất thay vì chạy theo công nghệ. Tác phẩm vì thế vừa là tài liệu học thuật, vừa là lời khuyến khích khám phá và sáng tạo trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.
Deep Learning Cơ Bản là cuốn sách dành cho bất kỳ ai muốn đặt nền móng chắc chắn trong hành trình tìm hiểu học sâu. Với cách trình bày khoa học, dễ hiểu và thực tế, đây là một trong những tác phẩm hiếm hoi bằng tiếng Việt có thể giúp người đọc bước đầu làm chủ tư duy của thế giới máy học đang không ngừng phát triển.
