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.
برای درک درست از فناوریهای نوین، باید ساختار و ارتباط میان شاخههای مختلف هوش مصنوعی را به خوبی بشناسیم. یادگیری عمیق در واقع زیرمجموعهای از یادگیری بازنمایی است، و یادگیری بازنمایی نیز خود شاخهای از یادگیری ماشین به شمار میرود که برای پیادهسازی بسیاری از رویکردهای هوش مصنوعی مورد استفاده قرار میگیرد. تفاوت اصلی سیستمهای مبتنی بر یادگیری عمیق با سیستمهای قانونمحور سنتی یا حتی یادگیری ماشین کلاسیک، در نحوه مواجهه آنها با دادهها است.
در سیستمهای سنتی، برنامهنویسان باید قوانین را به صورت دستی طراحی میکردند. در یادگیری ماشین کلاسیک، ویژگیهای دادهها به صورت دستی استخراج شده و به یک نگاشت متصل میشدند. اما یادگیری عمیق با بهرهگیری از لایههای متعدد و انتزاعی، ویژگیهای ساده را به مفاهیم پیچیده تبدیل کرده و سیستم را قادر میسازد تا خود به تنهایی از دادهها یاد بگیرد. این توانایی شگفتانگیز، تحولی بزرگ در علومی چون بینایی کامپیوتر، پردازش گفتار و صدا، پردازش زبان طبیعی، رباتیک، زیستانفورماتیک و شیمی، بازیهای ویدئویی، موتورهای جستجو، تبلیغات آنلاین و امور مالی ایجاد کرده است. اثری که در حال بررسی آن هستید، دقیقترین و معتبرترین مرجع جهانی برای تسلط بر این فناوری انقلابی است.
این کتاب به گونهای ساختاردهی شده است که مخاطبان با سطح دانش مختلف بتوانند از آن بهرهمند شوند. کل محتوای اثر به سه بخش اصلی تقسیم شده و پیشنیاز هر فصل با مسیرهای نموداری مشخص گردیده است تا خوانندگان بتوانند بر اساس نیاز خود، برخی بخشها را مطالعه کرده یا از روی آنها عبور کنند.
این بخش بستر مناسبی را برای افرادی که مایلند پایههای تئوری خود را تقویت کنند فراهم میسازد. مباحث این بخش شامل موارد زیر است:
جبر خطی: بررسی ماتریسها، بردارها و عملیاتهای ساختاری که اساس پردازشهای شبکه عصبی هستند.
احتمالات و نظریه اطلاعات: ابزارهای کلیدی برای مدیریت عدم قطعیت و سنجش میزان اطلاعات در مدلها.
محاسبات عددی: الگوریتمهای بهینهسازی عددی و روشهای جلوگیری از خطاهای محاسباتی در سیستمهای کامپیوتری.
مبانی یادگیری ماشین: بررسی مفاهیم پایهای نظیر بیشبرازش، کمبرازش، دادههای آموزش و آزمون، و توابع هزینه.
خوانندگانی که از قبل به مباحث جبر خطی، نظریه احتمالات و مفاهیم پایهای یادگیری ماشین تسلط دارند، میتوانند بدون مشکل از این بخش عبور کرده و مستقیماً وارد بخش دوم شوند.
این بخش قلب تلاقی تئوری و عمل در فناوریهای امروزی است و به الگوریتمهایی میپردازد که به عنوان فناوریهای تثبیتشده و حلشده در صنعت هوش مصنوعی شناخته میشوند. اگر هدف شما صرفاً طراحی و پیادهسازی یک سیستم کاربردی و واقعی است، مطالعه کتاب تا پایان این بخش برای شما کافی خواهد بود:
کلمات کلیدی:شبکههای پیشخور عمیق: بررسی ساختار لایههای پنهان و توابع فعالسازی.
منظمسازی: تکنیکهای پیشرفته برای بهبود تعمیمپذیری مدل و جلوگیری از بیشبرازش.
بهینهسازی برای آموزش مدلهای عمیق: بررسی الگوریتمهای نرخ یادگیری و بهینهسازهای مدرن.
شبکههای عصبی کانولوشنی (CNNs): الگوریتمهای محوری برای پردازش تصاویر و بینایی ماشین.
شبکههای عصبی بازگشتی (RNNs): مدلهای تخصصی برای پردازش دادههای متوالی، متن و زمان.
روششناسی عملی و کاربردها: راهنمای گامبهگام برای مهندسی سیستمها و پیادهسازی آنها در صنعت.
این بخش برای کسانی طراحی شده است که میخواهند فراتر از ابزارهای موجود حرکت کرده و مرزهای دانش هوش مصنوعی را جابجا کنند. مباحث این فصل شامل ایدههای نظری و اکتشافی است که آینده پژوهشهای این حوزه را شکل میدهند:
مدلهای فاکتور خطی و خودرمزگذارها (Autoencoders): استخراج ویژگیهای پنهان دادهها به صورت خودنظارتی.
یادگیری بازنمایی: روشهای نوین برای درک عمیقتر ویژگیهای درون داده.
مدلهای احتمالی ساختاریافته و روشهای مونت کارلو: تحلیلهای آماری پیشرفته برای گرافها و توزیعهای پیچیده داده.
توابع پارتیشن و استنتاج: حل معادلات پیچیده ریاضی در شبکههای بزرگ.
مدلهای مولد عمیق: الگوریتمهای پیشرفته برای خلق و تولید دادههای جدید بصری، متنی و صوتی.
نویسندگان این اثر، محتوای کتاب را با تمرکز بر روی دو گروه اصلی از مخاطبان به رشته تحریر درآوردهاند:
دانشجویان مقاطع کارشناسی و تحصیلات تکمیلی که در رشتههای علوم کامپیوتر، مهندسی نرمافزار و هوش مصنوعی در حال تحصیل هستند. این کتاب منبعی بینظیر برای کسانی است که قصد دارند فعالیت پژوهشی خود را در آزمایشگاههای هوش مصنوعی آغاز کنند.
توسعهدهندگانی که فاقد پیشزمینه قوی در آمار یا یادگیری ماشین هستند، اما تمایل دارند به سرعت این دانش را کسب کرده و استفاده از سیستمهای یادگیری عمیق را در محصولات، نرمافزارها یا پلتفرمهای خود آغاز کنند.
برای مطالعه و درک کامل مفاهیم این کتاب، داشتن پیشزمینه در علوم کامپیوتر الزامی است. خوانندگان باید با مفاهیم برنامهنویسی، مسائل مربوط به عملکرد و کارایی محاسباتی، نظریه پیچیدگی الگوریتمها، مفاهیم پایه حساب دیفرانسیل و انتگرال و برخی از اصطلاحات اولیه نظریه گرافها آشنایی داشته باشند.
این اثر به عنوان انجیل یادگیری عمیق در سراسر جهان شناخته میشود. جامعیت بینظیر مطالب، دستهبندی دقیق از مباحث کاملاً پایه ریاضی تا پیشرفتهترین مدلهای مولد، و رویکرد ساختاریافته آن باعث شده است که این کتاب به یک مرجع همیشگی تبدیل شود. داشتن نسخه چاپی این کتاب به شما این امکان را میدهد که در زمان کدنویسی و طراحی معماری شبکههای عصبی، به راحتی به الگوریتمهای استاندارد، فرمولهای ریاضی و متدهای منظمسازی دسترسی داشته باشید و دانش خود را بر پایههایی استوار بنا کنید.
دستهبندی: علوم کامپیوتر، هوش مصنوعی، یادگیری عمیق، شبکههای عصبی
برچسبها: کتاب آموزش یادگیری عمیق,ریاضیات کاربردی هوش مصنوعی,طراحی شبکه های عصبی پیشخور,الگوریتم های بهینه سازی مدل,شبکه های عصبی کانولوشنی,آموزش شبکه های بازگشتی,معماری خودرمزگذارها در هوش مصنوعی,مدل های مولد عمیق,مهندسی یادگیری ماشین پایتون,کتاب مرجع هوش مصنوعی تجاری
نمونه چاپ کتاب موجود نیست.
نظرات کاربران (0)