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O livro está estruturado em torno dos seguintes tópicos principais: fundamentos das redes neurais, redes neurais convolucionais (CNNs), redes neurais recorrentes (RNNs), modelos generativos e aprendizagem por reforço. Cada capítulo começa com uma breve introdução ao tópico e fornece uma compreensão intuitiva e geométrica dos conceitos subjacentes. Acreditamos que a intuição geométrica é essencial para a compreensão dos conceitos de aprendizagem profunda, e esforçamo-nos por utilizar visualizações para ajudar os leitores a construir um modelo mental forte dos conceitos. O livro também fornece intuição de programação, que ajuda os leitores a entender como implementar algoritmos de aprendizagem profunda usando estruturas populares como Tensor Flow ou Py Torch. Acreditamos que a intuição de programação é crucial para que os leitores desenvolvam competências práticas e apliquem técnicas de aprendizagem profunda a problemas do mundo real.