کتاب Deep Learning Crash Course

چه چیزهایی در این کتاب یاد می‌گیرید؟

کتاب Deep Learning Crash Course از پایه‌ای‌ترین مفاهیم شروع می‌کند و به پیشرفته‌ترین مدل‌های روز می‌رسد. برخی از مهارت‌هایی که یاد می‌گیرید عبارت‌اند از:

ساخت اولین شبکه عصبی از صفر

پیاده‌سازی شبکه‌های Dense برای تحلیل داده

ساخت مدل‌های بینایی ماشین با CNN

پردازش تصویر با U-Net

یادگیری خودنظارتی

پردازش زبان با RNN

ساخت مدل‌های Transformer

تولید داده با GAN

ایجاد تصاویر جدید با Diffusion Models

مدل‌سازی مولکول‌ها با Graph Neural Networks

یادگیری فعال (Active Learning)

یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

پیش‌بینی سیستم‌های آشوب با Reservoir Computing

تمام این مفاهیم با استفاده از PyTorch و مجموعه‌ای از دیتاست‌های واقعی پیاده‌سازی می‌شوند.

بررسی فصل به فصل محتوای کتاب

در ادامه توضیح کامل و فروشگاهی هر فصل را می‌خوانید تا دقیق‌تر بدانید چه چیزی در انتظار شماست.

فصل ۱: ساخت و آموزش اولین شبکه عصبی

این فصل شروعی بسیار ساده، قدم‌به‌قدم و عملی دارد. شما با مفاهیم شبکه عصبی، لایه‌ها، وزن‌ها، بایاس‌ها و نحوه آموزش مدل آشنا می‌شوید و اولین مدل خود را می‌سازید.

فصل ۲: تشخیص روندها با شبکه‌های Dense

در این بخش یاد می‌گیرید چگونه داده‌های جدولی، عددی و ساده را با شبکه‌های عصبی تمام‌متصل پردازش کنید. این همان چیزی است که در پروژه‌های سازمانی بسیار استفاده می‌شود.

فصل ۳: پردازش تصاویر با CNN

فصل سوم وارد دنیای بینایی ماشین می‌شود؛ جایی که تصاویر، الگوها و ویژگی‌ها با کمک شبکه‌های کانولوشنی تحلیل می‌شوند.

فصل ۴: تولید و تحلیل داده با Autoencoders

در این فصل اتوانکدرها را یاد می‌گیرید؛ مدل‌هایی که می‌توانند داده تولید کنند، داده را فشرده‌سازی کنند یا ساختار پنهان آن را استخراج کنند.

فصل ۵: تحلیل تصویر با U-Net

U-Net یکی از محبوب‌ترین مدل‌های پردازش تصویر است، مخصوصاً برای بخش‌بندی تصویر. این فصل کاملاً پروژه‌محور است.

فصل ۶: یادگیری خودنظارتی

در این بخش یاد می‌گیرید چگونه بدون داده برچسب‌خورده، مدل‌ها را آموزش دهید.
این موضوع برای پروژه‌هایی با داده محدود حیاتی است.

فصل ۷: تحلیل داده‌های ترتیبی با RNN

در این فصل مفاهیمی مانند RNN، LSTM و GRU را برای پردازش زبان و زمان یاد می‌گیرید.

فصل ۸: پردازش زبان و تصویر با Transformers

این فصل به دنیای مدل‌هایی وارد می‌شود که امروز هسته‌ی مدل‌های عظیم زبانی و بینایی هستند.
مدل‌هایی مثل GPT، BERT و ViT بر پایه همین معماری ساخته شده‌اند.

فصل ۹: تولید داده با GAN

این فصل ساخت تصاویر، ویدئوها یا داده‌های مصنوعی را با مدل‌های Generative Adversarial Networks توضیح می‌دهد.

فصل ۱۰: مدل‌های دیفیوشن

این فصل یکی از جذاب‌ترین فصل‌هاست؛ مدلی که پایه Midjourney و Stable Diffusion است را از صفر یاد می‌گیرید.

فصل ۱۱: مدل‌سازی مولکول‌ها با GNN

در این بخش وارد دنیای Graph Neural Networks می‌شوید که پیشرفته‌ترین ابزار برای مدل‌سازی ساختارهای پیچیده هستند.

فصل ۱۲: یادگیری فعال

می‌آموزید چگونه مدل‌ها را طوری طراحی کنید که به‌مرور با جمع‌آوری داده بهتر شوند.

فصل ۱۳: یادگیری تقویتی

در این فصل یاد می‌گیرید چگونه مدل‌ها تصمیم‌گیری می‌کنند و در محیط تعامل می‌کنند.

فصل ۱۴: محاسبه آشوب با Reservoir Computing

این فصل مهارتی جالب و کاربردی را آموزش می‌دهد که برای پیش‌بینی سیستم‌های پیچیده و آشوبناک کاربرد دارد.

این کتاب برای چه کسانی مناسب است؟

برنامه‌نویسانی که می‌خواهند از صفر وارد یادگیری عمیق شوند

مهندسانی که نیاز دارند مدل‌های AI بسازند

دانشجویان علوم کامپیوتر، داده‌کاوی، هوش مصنوعی و مهندسی برق

پژوهشگران علوم مهندسی و علوم طبیعی

کسانی که می‌خواهند PyTorch را به صورت کاربردی یاد بگیرند

افرادی که می‌خواهند پروژه‌های واقعی AI بسازند

مزایای خرید این کتاب

آموزش کاملاً عملی

مناسب برای افراد بدون تجربه قبلی

پروژه‌محور بودن تمام فصل‌ها

استفاده از PyTorch، یکی از محبوب‌ترین ابزارهای یادگیری عمیق

قابل اجرا روی سیستم شخصی یا سرور ابری

پوشش تمامی مدل‌های مدرن هوش مصنوعی

یادگیری کامل از شبکه عصبی ساده تا مدل‌های زایشی و دیفیوشن

این کتاب یک انتخاب فوق‌العاده برای کسانی است که می‌خواهند سریع، حرفه‌ای و با درک واقعی وارد دنیای یادگیری عمیق شوند.