I løpet av de siste årene har utviklingen av nye klassifiserings- og regresjonsalgoritmer basert på dyp læring ført til en revolusjon innen kunstig intelligens, maskinlæring og dataanalyse. Opprettelsen av et teoretisk grunnlag for å sikre suksessen til disse algoritmene er et av de mest aktive og spennende forskningsområdene innen anvendt matematikk. Denne boken gir en innsikt i den nåværende matematiske forståelsen av dyp læringsmetoder sett fra perspektivet til ledende eksperter innen feltet. Den fungerer både som en nyttig ressurs for forskere og masterstudenter i datavitenskap, matematikk og statistikk som ønsker å komme inn i fagfeltet, og som en uvurderlig referanse for fremtidig forskning.
