I 12 migliori libri sul deep learning da leggere nel 2026

Il deep learning è uno degli argomenti più caldi della data science di oggi. Sottocampo del machine learning, il deep learning si concentra su potenti algoritmi ispirati alla struttura e alla funzione del cervello umano, chiamati reti neurali. 

La maggior parte dei progressi dell'intelligenza artificiale negli ultimi anni deriva dal deep learning. Le reti neurali alimentano alcune delle applicazioni più dirompenti e sorprendenti, tra cui auto a guida autonoma, chatbot, riconoscimento di immagini e robotica. E, con gli ultimi sviluppi dell’IA generativa, il campo del deep learning è sotto i riflettori come mai prima d’ora. 

Conoscere teoria e pratica delle reti neurali sta rapidamente diventando un passaggio obbligato nel percorso formativo di data scientist e altri professionisti dei dati. Tuttavia, il deep learning è un argomento complesso che richiede determinazione e una certa dose di astrazione per essere imparato. 

Ecco la nostra lista di 10 libri essenziali sul deep learning che ti aiuteranno a diventare un esperto del settore, qualunque sia il tuo livello attuale. Se hai voglia di altre raccomandazioni, dai un’occhiata anche alla nostra lista dei migliori libri di machine learning da leggere nel 2026. 

Libri di Deep Learning in Python

Iniziamo con i libri in Python.

1. Deep Learning with Python

Autore: François Chollet
Anno: Prima edizione 2017; aggiornato nel 2021

Pubblicato per la prima volta nel 2017, Deep Learning with Python è diventato rapidamente un bestseller, e l’aggiornamento dell’ottobre 2021 è ricco di ulteriori approfondimenti e tecniche pratiche. François Chollet, creatore del popolare framework di deep learning Keras, esplora il campo del deep learning con spunti utili sia per i neofiti sia per i professionisti esperti di machine learning. 

Con uno stile piacevole e semplice, la seconda edizione di Deep Learning with Python offre aggiornamenti che riflettono gli sviluppi più recenti del settore. Tra le pagine troverai spiegazioni intuitive, illustrazioni a colori ed esempi di codice basati su Python, Keras e TensorFlow che ti forniscono tutto ciò di cui hai bisogno per iniziare con il deep learning. Puoi anche iniziare con TensorFlow e Keras dando un’occhiata al percorso di competenze Deep Learning in Python su DataCamp. 

2. Grokking Deep Learning

Autore: Andrew W. Trask
Anno: 2019

Grokking Deep Learning offre uno degli approcci introduttivi più accessibili al deep learning. Il libro ti insegna a costruire reti neurali da zero, combinando teoria intuitiva con esempi di codice, utilizzando in particolare solo Python e la sua popolare libreria matematica NumPy. 

Coprendo casi d’uso che vanno dall’elaborazione delle immagini alla traduzione di testi in lingue diverse, il libro è un’ottima risorsa per iniziare il tuo percorso nel deep learning prima di passare a framework più complessi.

3. Neural Networks and Deep Learning

Autore: Charu C. Aggarwal
Anno: 2018

Neural Networks and Deep Learning è un’altra ottima risorsa per chi muove i primi passi nel mondo del deep learning. Il libro copre i più importanti algoritmi di deep learning con una combinazione equilibrata e accessibile di teoria, matematica ed esempi di codice in Python. Discute anche il rapporto tra reti neurali e algoritmi tradizionali di machine learning. Particolarmente adatto agli studenti, è scritto come un manuale universitario e include esercizi, un manuale delle soluzioni e slide per docenti.

4. Fundamentals of Deep Learning

Autori: Nithin Buduma, Nikhil Buduma e Joe Papa
Anno: 2017

Quando le reti neurali hanno iniziato a ottenere risultati “magici” negli anni 2010, il deep learning è passato in primo piano nell’intelligenza artificiale. Oggi è un’area di ricerca attivissima che alimenta alcune delle applicazioni più innovative della data science. Tuttavia, spesso il deep learning è visto come una disciplina riservata a professionisti con conoscenze da dottorato in machine learning e matematica, a causa della sua complessità. Fundamentals of Deep Learning dimostra il contrario. 

Il libro si propone di introdurre la disciplina senza gergo tecnico. Basato su esempi pratici di codice in Python, ti guiderà attraverso alcuni dei casi d’uso più comuni del deep learning, dall’elaborazione delle immagini e l’analisi del testo fino alla costruzione di modelli di reinforcement learning.

5. Deep Learning

Autori: Ian Goodfellow, Yoshua Bengio e Aaron Courville
Anno: 2016

Qualsiasi elenco di risorse essenziali sul deep learning sarebbe incompleto senza questo libro. La maggior parte delle guide sul deep learning include codice ed esempi pratici. Al contrario, Deep Learning di Goodfellow, Bengio e Courville è un libro completamente teorico e fortemente accademico, spesso citato nelle bibliografie dei corsi universitari di deep learning in tutto il mondo. 

Il libro è pensato per aiutare studenti e professionisti a entrare nel campo del machine learning in generale e del deep learning in particolare. Rivede i concetti di base del machine learning, la matematica applicata necessaria al suo sviluppo, gli algoritmi, le tecniche di deep learning e le tendenze di ricerca attuali. Puoi trovare anche una versione online gratuita qui.

6. Deep Learning from Scratch

Autore: Seth Weidman
Anno: 2019

È il libro perfetto per te se sei un data scientist con esperienza in machine learning e vuoi entrare nel deep learning. Deep Learning from Scratch offre un’introduzione completa al deep learning per data scientist e altri professionisti dei dati già familiari con il machine learning.

Partendo dai fondamenti del deep learning, il libro passa rapidamente a concetti, modelli e architetture avanzate per sviluppare reti neurali. È sicuramente impegnativo, poiché guida il lettore attraverso spiegazioni teoriche, matematiche e concettuali, ma i risultati sono tanto più gratificanti. Il libro include anche numerosi esempi che utilizzano il popolare framework di deep learning PyTorch.

7. Deep Learning: A Practitioner's Approach

Autori: Josh Patterson e Adam Gibson
Anno: 2017

Una delle sfide maggiori che le aziende affrontano con il machine learning e il deep learning è sviluppare e distribuire modelli scalabili e facilmente manutenibili. Deep Learning: A Practitioner's Approach cerca di affrontare questo tema, risultando in una delle guide più pratiche sull’argomento. Il libro fonde teoria del deep learning, best practice industriali e una serie di casi d’uso presentati in modo non accademico. 

Un aspetto importante è che il libro include esempi di codice implementati in DL4J, il framework open-source degli autori per sviluppare workflow di deep learning a livello produttivo. Poiché DL4J gira sulla Java Virtual Machine, il libro offre un’ottima occasione per esplorare le possibilità di Java nel deep learning.

8. Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch

Autori: Jeremy Howard e Sylvain Gugger
Anno: 2020

Il deep learning non è solo un campo in rapida evoluzione, ma sta anche diventando più accessibile. Grazie allo sviluppo di librerie e interfacce intuitive e user-friendly, non è più necessario avere un dottorato in matematica o informatica per lavorare nel deep learning. 

Uno di questi strumenti è fastai, la prima libreria a fornire un’interfaccia coerente per le applicazioni di deep learning più utilizzate. Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch è una guida pratica per sviluppare modelli di deep learning con una minima base matematica, pochi dati e poco codice. Oltre agli esempi di programmazione, il libro copre anche la teoria del deep learning che ti aiuterà a comprendere la scienza alla base delle reti neurali.

9. Deep Learning Illustrated

Autori: Jon Krohn, Grant Beyleveld e Aglaé Bassens
Anno: 2019

Un’immagine vale più di mille parole. È questa l’idea alla base di Deep Learning Illustrated, una risorsa unica per imparare tecniche e applicazioni del deep learning tramite rappresentazioni visive intuitive. 

Ricco di illustrazioni a colori e narrazioni incentrate sui personaggi, il libro astrae gran parte della complessità della disciplina, rendendola accessibile a un pubblico più ampio. Il gergo tecnico è ridotto al minimo e le applicazioni sono supportate da Jupyter Notebook pratici con codice Python. Il libro introduce alcuni dei framework di deep learning più popolari, tra cui TensorFlow, Keras e PyTorch.

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

Autore: Aurélien Géron
Anno: Ultima edizione 2019

Il libro offre una guida pratica al deep learning per principianti. Hands-on Machine Learning utilizza framework Python come Scikit-Learn e TensorFlow per insegnarti a sviluppare programmi di machine learning. Imparerai varie tecniche, dalla semplice regressione lineare alle reti neurali profonde più complesse, con esercizi pratici in ogni capitolo. Alla fine del libro, sarai in grado di costruire e scalare reti neurali profonde.

Libri di Deep Learning in R

Ci sono anche ottime opzioni per i programmatori R:

11. Deep Learning with R

Autori: François Chollet, Tomasz Kalinowski e J. J. Allaire
Anno: 2018 (2ª edizione 2022)

Sebbene Python sia spesso indicato come il linguaggio di riferimento per il deep learning, anche il linguaggio R offre funzionalità per costruire potenti reti neurali. Deep Learning with R si basa sul bestseller di François Chollet, Deep Learning with Python. L’esperto di deep learning Tomasz Kalinowski ha svolto un eccellente lavoro traducendo in R il codice e gli esempi. Come il libro su Python, Deep Learning with R è un’ottima risorsa di riferimento sia per i principianti sia per i professionisti esperti di machine learning. 

12. Deep Learning and Scientific Computing with R torch

Approfondisci il Deep Learning

Il deep learning è una componente importante del toolkit della data science. Impararlo è una mossa intelligente per aumentare le tue prospettive di carriera e creare applicazioni interessanti. I libri sono ottime risorse per iniziare o diventare esperti di deep learning, ma dovresti considerare anche altri modi per imparare. Dai un’occhiata alle seguenti risorse per iniziare il tuo percorso nel deep learning. 

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