como Máquinas aprendem: … fundamentos e algoritmos de Machine Learning, Redes Neurais e Deep Learning

Uma das tecnologias mais promissoras para nosso futuro cibernético, a Ciência dos Dados, faz uso das inovações que os algoritmos de aprendizagem introduzem, como o estado da arte dos domínios de Machine Learning, Redes Neurais e Deep Learning.
Conhecer como essa nova tecnologia funciona significa entender como máquinas aprendem e, assim, se preparar para iniciar uma nova profissão, ou enfrentar o desafio de um curso de pós-graduação, ou ainda estar apto a tomar iniciativa para acompanhar os projetos e negócios tecnológicos que as empresas estão empreendendo, para construírem os caminhos vislumbrados para esse futuro pleno de oportunidades.
Como uma referência textual em língua portuguesa, este livro tem como objetivo auxiliar na formação de uma base sólida, focada em fundamentos e racionalidades, que sejam explanatórias dos aspectos mais importantes do ciclo que embasa como os computadores aprendem, através de algoritmos de aprendizagem.
Procura ser uma opção diferente das que existem, que na sua maioria sendo meras traduções da língua inglesa, partem do pressuposto que o leitor tem pelo menos conhecimentos aprofundados de várias ferramentas matemáticas.
Esta literatura possibilita que o leitor ganhe tempo na aquisição de conhecimento, evitando se desestimular diante da plêiade de artigos e cursos que tratam o assunto de maneira fragmentada. Possibilita que o leitor estabeleça uma base de conhecimento mínima para compreender a diversificação enorme de termos utilizados e as extensas demonstrações matemáticas que eventualmente pode encontrar ao longo dos seus estudos posteriores.
Este livro oferece uma cobertura de amplitude e profundidade sobre Ciência dos Dados e Algoritmos de Aprendizagem, apresentando conceitos consolidados, fundamentos, principais técnicas e algoritmos mais importantes, além de detalhar o ciclo de aprendizagem, aspecto principal que formaliza o como as máquinas aprendem. Diante da complexidade dos temas, o livro foi escrito em um estilo que tenta equilibrar a profundidade dos aspectos teóricos, apontando as limitações práticas e abordando os diversos assuntos com suficiência para compreender as bases matemáticas e especificidades heurísticas. Procura facilitar a compreensão da lógica que suporta as diversas teorias e tenta evitar que o leitor perca a motivação sobre um assunto que, embora pareça complexo, pode representar um futuro brilhante nas suas carreiras profissionais.
Adequado para alunos universitários em nível avançado de graduação, profissionais com nível superior e aqueles que estejam iniciando pós-graduação e que não sejam especializados em estatística, ciência da computação, matemática e engenharia.