Il libro esplora l'IA e il machine learning, rivelando i segreti delle reti neurali, del deep learning e dell'apprendimento per rinforzo. Questo libro è pensato per sviluppatori che desiderano integrare il machine learning nei loro progetti o approfondire gli aspetti tecnici delle tecnologie utilizzate nell'apprendimento automatico. Il testo esplora i principali algoritmi che hanno reso il machine learning centrale per l'innovazione tecnologica, concentrandosi sull'uso del C++. L'approccio bilancia teoria e pratica, utilizzando librerie come nunn, TensorFlow (in Python e C++) e MATLAB per presentare gli algoritmi chiave in modo accessibile. Tra i concetti fondamentali trattati, le reti neurali multi-strato rivestono un ruolo essenziale. Queste reti, caratterizzate dalla loro capacità di apprendere gerarchie complesse di rappresentazioni dai dati, sono alla base di molte delle moderne applicazioni di machine learning. Vengono esaminate in dettaglio per mostrare come possano essere utilizzate nella costruzione di architetture di rete neurali complesse, applicabili in campi come la generazione di contenuti, la comprensione del linguaggio e le traduzioni automatiche. Sono anche introdotte tecnologie avanzate come, per esempio, i Transformer, che sono alla base di strumenti di intelligenza artificiale generativa come ChatGPT di OpenAI e Gemini di Google. Il libro offre una descrizione teorica dettagliata e istruzioni implementative esaustive per gli algoritmi fondamentali, includendo modelli matematici e esempi di codice in C++. Questo approccio mira a stabilire una base solida, preparando i lettori a esplorare architetture più avanzate. La comprensione del machine learning si rafforza attraverso l'implementazione pratica di algoritmi fondamentali, essenziali per vari tipi di dati e problemi. Oltre a guidare i lettori attraverso un gruppo selezionato di algoritmi essenziali, il libro fornisce riferimenti per approfondimenti e mette in luce applicazioni pratiche. Gli esempi di implementazioni invitano i lettori a interagire con il codice per comprendere a fondo i principi operativi e la dinamica degli algoritmi, promuovendo una comprensione più profonda e diretta della loro efficacia nei contesti reali.