ما در آیتی هلو از شهریور ۱۴۰۲ کارمون رو با عشق به کتاب و یادگیری شروع کردیم. تخصص ما چاپ کتابهای تخصصی به زبان اصلیه و با استفاده از تکنولوژیهای روز و مواد اولیه باکیفیت، مطمئن میشیم که هر کتاب از نظر ظاهر و محتوا در بهترین سطح قرار بگیره.
هدفمون اینه که دسترسی به منابع علمی و آموزشی معتبر رو برای همه سادهتر کنیم و در این مسیر، همراه و همکار خوبی برای شما باشیم.
Tackle computer science challenges with classic to modern algorithms in machine learning, software design, data systems, and cryptography
کتاب الگوریتمها و یادگیری عمیق پیشرفته، نسخهای بهروزشده با 50٪ محتوای جدید، راهنمایی جامع و کاربردی برای برنامهنویسان و توسعهدهندگانی است که میخواهند با استفاده از الگوریتمهای مدرن و تکنیکهای یادگیری عمیق، مسائل پیچیده دنیای واقعی را حل کنند. این کتاب با آموزش انتخاب و پیادهسازی الگوریتمهای مناسب، از مفاهیم پایه تا مدلهای پیشرفته مانند مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) مانند ChatGPT، شما را در مسیر تسلط بر فناوریهای هوش مصنوعی هدایت میکند.
این کتاب با تمرکز بر کاربردهای عملی، شما را با الگوریتمهای کلاسیک و پیشرفته، از جمله مرتبسازی، جستوجو، گرافها، یادگیری ماشین بدون نظارت و مدلهای یادگیری عمیق مانند LSTM، GRU و RNN آشنا میکند. با مثالهای واقعی مانند تشخیص تقلب، ساخت موتورهای توصیهگر و پردازش زبان طبیعی، این کتاب به شما کمک میکند تا کدهای کارآمد بنویسید و مسائل پیچیده را حل کنید. خرید نسخه چاپی یا کیندل شامل نسخه رایگان eBook در فرمت PDF است.
بخش اول: مبانی الگوریتمها و ساختارهای داده
مروری بر الگوریتمها: اصول و اهمیت انتخاب الگوریتم مناسب.
ساختارهای داده مورد استفاده در الگوریتمها: انتخاب ساختارهای داده بهینه.
الگوریتمهای مرتبسازی و جستوجو: بهبود کارایی برنامهها.
طراحی الگوریتمها: تکنیکهای طراحی الگوریتمهای مؤثر.
بخش دوم: الگوریتمهای پیشرفته و یادگیری ماشین
الگوریتمهای گرافی: تشخیص تقلب با تحلیل شبکه.
الگوریتمهای یادگیری ماشین بدون نظارت: خوشهبندی و تحلیل داده.
الگوریتمهای یادگیری نظارتشده سنتی: مدلهای کلاسیک ML.
الگوریتمهای شبکههای عصبی: مبانی یادگیری عمیق.
بخش سوم: یادگیری عمیق و مدلهای زبانی
الگوریتمهای پردازش زبان طبیعی: کاربردهای NLP در دنیای واقعی.
درک مدلهای ترتیبی: اصول LSTM، GRU و RNN.
: پایه مدلهای زبانی بزرگ (LLMs).
موتورهای توصیهگر: پیشنهاد فیلمهای مرتبط به کاربران.
بخش چهارم: کاربردهای پیشرفته
استراتژیهای مدیریت داده: رسیدگی به سوگیریهای پنهان و توضیحپذیری الگوریتمها.
رمزنگاری: الگوریتمهای امنیتی برای حفاظت از دادهها.
الگوریتمهای مقیاس بزرگ: پردازش موازی برای وظایف محاسباتی سنگین.
ملاحظات عملی: بهینهسازی و پیادهسازی در دنیای واقعی.
این کتاب با مثالهای عملی مانند تشخیص تقلب با گرافها، ساخت موتورهای توصیهگر و پردازش زبان طبیعی با LLMs، شما را در حل مسائل دنیای واقعی توانمند میکند. از پیادهسازی الگوریتمهای یادگیری عمیق تا مدیریت دادههای مقیاس بزرگ و رعایت اصول توضیحپذیری، این کتاب مهارتهای لازم برای توسعه برنامههای هوشمند را ارائه میدهد.
این کتاب بر فناوریهای پیشرفته مانند پایتون، کتابخانههای یادگیری ماشین (مانند Scikit-Learn و TensorFlow)، و مدلهای ترتیبی مانند LSTM، GRU و LLMs تمرکز دارد. با آموزش پردازش موازی و مدیریت دادههای بزرگ، شما را برای طراحی سیستمهای مقیاسپذیر آماده میکند.
این کتاب برای برنامهنویسان و توسعهدهندگانی که میخواهند الگوریتمهای مدرن و یادگیری عمیق را برای حل مسائل واقعی به کار ببرند، مناسب است. چه مبتدی باشید و چه تجربهدار، این کتاب برای یادگیری الگوریتمهای پیشرفته و کاربردهای آنها مفید است. دانش پایه در برنامهنویسی پایتون ضروری است، اما تجربه در علوم داده الزامی نیست.
نویسنده با تجربه در الگوریتمها، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، دانش خود را با زبانی روان و مثالهای عملی به اشتراک گذاشته است تا یادگیری این موضوعات پیچیده را برای همه قابلدسترس کند.
نظرات کاربران (0)