12 Buku Deep Learning Terbaik untuk Dibaca pada 2026

Deep learning adalah salah satu topik terpanas dalam data science saat ini. Sebagai subbidang machine learning, deep learning berfokus pada algoritme kuat yang terinspirasi oleh struktur dan fungsi otak manusia yang disebut neural network.

Sebagian besar kemajuan kecerdasan buatan dalam beberapa tahun terakhir berasal dari deep learning. Neural network berada di balik sejumlah aplikasi paling disruptif dan menakjubkan, termasuk mobil otonom, chatbot, pengenalan gambar, dan robotika. Dan, dengan perkembangan terbaru dalam AI generatif, bidang deep learning semakin mendapat sorotan dibanding sebelumnya.

Mengetahui teori dan praktik neural network dengan cepat menjadi langkah wajib dalam perjalanan belajar data scientist dan profesional data lainnya. Namun, deep learning adalah topik yang rumit yang membutuhkan ketekunan dan tingkat abstraksi tertentu untuk dipelajari.

Berikut daftar 10 buku deep learning esensial yang akan membantu Anda menjadi ahli di bidang ini, apa pun tingkat keterampilan Anda saat ini. Jika Anda ingin lebih banyak rekomendasi, Anda juga dapat melihat daftar buku machine learning terbaik untuk dibaca pada 2026.

Buku Deep Learning dalam Python

Mari kita lihat dulu buku-buku dalam Python.

1. Deep Learning with Python

Penulis: François Chollet
Tahun: Pertama kali terbit 2017; diperbarui 2021

Pertama kali terbit pada 2017, Deep Learning with Python dengan cepat menjadi buku terlaris, dan pembaruan bulan Oktober 2021 dipenuhi dengan lebih banyak wawasan dan teknik praktis. François Chollet, pencipta framework deep learning populer Keras, mengeksplorasi bidang deep learning dengan wawasan bagi pemula maupun praktisi machine learning senior.

Dengan gaya yang menyenangkan dan sederhana, edisi kedua Deep Learning with Python hadir dengan pembaruan yang mencerminkan perkembangan terbaru di bidang ini. Sepanjang halaman, Anda akan menemukan penjelasan intuitif, ilustrasi berwarna, dan contoh pengodean berbasis Python, Keras, dan TensorFlow yang memberi Anda semua yang dibutuhkan untuk memulai deep learning. Anda juga dapat mulai dengan TensorFlow dan Keras lewat Deep Learning Python Skill Track di DataCamp.

2. Grokking Deep Learning

Penulis: Andrew W. Trask
Tahun: 2019

Grokking Deep Learning memberikan salah satu pengantar paling ramah bagi pemula ke deep learning. Buku ini mengajarkan Anda cara membangun neural network dari nol, menggabungkan teori intuitif dengan contoh kode sambil secara khusus hanya menggunakan Python dan pustaka pendukung matematika populer NumPy.

Mencakup use case mulai dari pemrosesan gambar hingga menerjemahkan teks ke berbagai bahasa, buku ini adalah sumber yang bagus untuk memulai perjalanan deep learning Anda sebelum beralih ke framework yang lebih kompleks.

3. Neural Networks and Deep Learning

Penulis: Charu C. Aggarwal
Tahun: 2018

Neural Networks and Deep Learning adalah sumber hebat lainnya bagi mereka yang mengambil langkah pertama di dunia deep learning. Buku ini membahas algoritme deep learning terpenting dengan kombinasi teori, matematika, dan contoh kode Python yang seimbang dan mudah diakses. Buku ini membahas hubungan antara neural network dan algoritme machine learning tradisional. Sangat cocok untuk mahasiswa, buku ini ditulis dalam gaya buku teks dan menyertakan latihan, buku jawaban, dan slide untuk pengajar.

4. Fundamentals of Deep Learning

Penulis: Nithin Buduma, Nikhil Buduma, dan Joe Papa
Tahun: 2017

Ketika neural network mulai memberikan hasil menakjubkan pada 2010-an, deep learning menjadi garda depan kecerdasan buatan. Saat ini, deep learning merupakan area riset aktif yang menggerakkan beberapa aplikasi paling inovatif dalam data science. Namun, deep learning sering dipandang sebagai disiplin yang terbatas bagi profesional dengan pengetahuan setingkat PhD dalam machine learning dan matematika karena kompleksitasnya. Fundamentals of Deep Learning membuktikan sebaliknya.

Buku ini bertujuan memperkenalkan disiplin ini tanpa jargon teknis. Berbasis pada contoh kode praktis berbasis Python, buku ini akan membawa Anda melalui beberapa use case paling umum dari deep learning, mulai dari pemrosesan gambar dan analisis teks hingga membangun model reinforcement learning.

5. Deep Learning

Penulis: Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, dan Aaron Courville
Tahun: 2016

Daftar sumber daya deep learning esensial mana pun akan terasa kurang tanpa buku ini. Sebagian besar panduan deep learning mencakup kode dan contoh praktis. Sebaliknya, Deep Learning oleh Goodfellow, Bengio, dan Courville adalah buku yang sepenuhnya teoretis dan sangat akademis, sering dicantumkan dalam bibliografi mata kuliah deep learning di universitas-universitas di seluruh dunia.

Buku ini dimaksudkan untuk membantu mahasiswa dan praktisi memasuki bidang machine learning secara umum dan deep learning secara khusus. Isinya meninjau konsep dasar machine learning, matematika terapan yang diperlukan untuk pengembangannya, algoritme, teknik deep learning, dan tren riset terkini di bidang ini. Anda bahkan dapat menemukan versi online gratisnya di sini.

6. Deep Learning from Scratch

Penulis: Seth Weidman
Tahun: 2019

Ini adalah buku yang tepat untuk Anda jika Anda seorang data scientist berpengalaman dalam machine learning yang ingin masuk ke deep learning. Deep Learning from Scratch memberikan pengantar komprehensif ke deep learning bagi data scientist dan profesional data lain yang sudah familiar dengan machine learning.

Dimulai dari dasar-dasar deep learning, buku ini dengan cepat bergerak ke konsep, model, dan arsitektur lanjutan untuk mengembangkan neural network. Buku ini memang menantang, karena membawa pembaca melalui penjelasan teoretis, matematis, dan konseptual, tetapi hasilnya sangat sepadan. Buku ini juga menyertakan banyak contoh menggunakan framework deep learning populer PyTorch.

7. Deep Learning: A Practitioner's Approach

Penulis: Josh Patterson dan Adam Gibson
Tahun: 2017

Salah satu tantangan terbesar yang dihadapi perusahaan saat berurusan dengan machine learning dan deep learning adalah mengembangkan dan menerapkan model yang skalabel dan mudah dipelihara. Deep Learning: A Practitioner's Approach mencoba mengatasi masalah ini, menghasilkan salah satu panduan paling praktis tentang topik tersebut. Buku ini memadukan teori deep learning, praktik terbaik industri, dan sejumlah use case yang disajikan secara nonakademis.

Catatan penting: buku ini menyertakan contoh kode yang diimplementasikan dalam DL4J, framework open-source milik penulis untuk mengembangkan alur kerja deep learning kelas produksi. Karena DL4J berjalan di Java Virtual Machine, buku ini memberikan peluang bagus untuk mencoba kemungkinan Java untuk deep learning.

8. Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch

Penulis: Jeremy Howard dan Sylvain Gugger
Tahun: 2020

Deep learning bukan hanya bidang yang berkembang pesat, tetapi juga menjadi semakin mudah diakses. Berkat pengembangan pustaka dan antarmuka yang intuitif serta mudah digunakan, kini tidak lagi perlu bergelar PhD dalam matematika atau ilmu komputer untuk bekerja di deep learning.

Salah satu alat tersebut adalah fastai, pustaka pertama yang menyediakan antarmuka konsisten untuk aplikasi deep learning yang paling sering digunakan. Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch adalah panduan praktis untuk mengembangkan model deep learning dengan latar belakang matematika yang minim, data yang sedikit, dan kode yang minimal. Selain contoh pengodean, buku ini juga membahas teori deep learning yang akan membantu Anda memahami sains di balik neural network.

9. Deep Learning Illustrated

Penulis: Jon Krohn, Grant Beyleveld, dan Aglaé Bassens
Tahun: 2019

Sebuah gambar bernilai seribu kata. Itulah gagasan di balik Deep Learning Illustrated, sumber unik untuk mempelajari teknik dan aplikasi deep learning menggunakan representasi visual yang intuitif.

Penuh dengan ilustrasi berwarna dan narasi berfokus pada karakter, buku ini menyederhanakan banyak kompleksitas disiplin tersebut, sehingga dapat diakses oleh khalayak yang lebih luas. Jargon teknisnya minimal, dan aplikasinya didukung oleh Jupyter Notebook praktis dengan kode Python. Buku ini memperkenalkan beberapa framework deep learning paling populer, termasuk TensorFlow, Keras, dan PyTorch.

10. Hands-On Machine Learning With Scikit-Learn, Keras, and Tensorflow

Penulis: Aurélien Géron
Tahun: Edisi terbaru 2019

Buku ini memberikan panduan praktis deep learning untuk pemula. Hands-on Machine Learning menggunakan framework Python seperti Scikit-Learn dan TensorFlow untuk mengajarkan Anda cara mengembangkan program machine learning. Anda akan mempelajari berbagai teknik, dari regresi linear sederhana hingga deep neural network yang kompleks, dengan latihan praktis di setiap bab. Pada akhir buku, Anda akan mampu membangun dan menskalakan deep neural net.

Buku Deep Learning dalam R

Ada juga opsi bagus untuk programmer R:

11. Deep Learning with R

Penulis: François Chollet, Tomasz Kalinowski, dan J. J. Allaire
Tahun: 2018 (edisi ke-2 tahun 2022)

Meskipun Python sering disebut sebagai bahasa andalan untuk deep learning, bahasa pemrograman R juga menawarkan kemampuan untuk membangun neural network yang kuat. Deep Learning with R didasarkan pada buku terlaris François Chollet, Deep Learning with Python. Pakar deep learning Tomasz Kalinowski telah melakukan pekerjaan luar biasa menerjemahkan kode dan contoh ke bahasa R. Mirip dengan buku Python, Deep Learning with R adalah referensi yang bagus bagi pemula maupun praktisi machine learning berpengalaman.

12. Deep Learning and Scientific Computing with R torch

Pelajari Lebih Lanjut tentang Deep Learning

Deep learning adalah bagian penting dari perangkat alat data science. Mempelajarinya adalah langkah cerdas untuk meningkatkan prospek karier Anda dan membangun aplikasi yang menarik. Buku adalah sumber yang bagus untuk memulai atau menjadi ahli deep learning, namun Anda juga sebaiknya mempertimbangkan cara belajar lainnya. Lihat sumber daya berikut untuk memulai perjalanan deep learning Anda.

• Kunjungi katalog kursus kami dengan 380+ kursus data science yang mencakup pemrograman, machine learning, deep learning, dan lainnya.
• Baca artikel kami tentang Buku Machine Learning Teratas
• Lihat Tutorial Machine Learning kami
• Berlangganan podcast DataFramed
• Lihat Cheat Sheet Machine Learning kami