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.
در دنیای هوش مصنوعی که یادگیری عمیق (Deep Learning) به یکی از قدرتمندترین ابزارها برای توسعهدهندگان و دانشمندان داده تبدیل شده، کتاب Deep Learning with Python, Third Edition نوشته فرانسوا شوله، خالق Keras، راهنمایی بینظیر برای تسلط بر یادگیری عمیق با پایتون است. این ویرایش سوم، منتشرشده در سال ۲۰۲۵ توسط Manning Publications، با بیش از ۵۰۰ صفحه محتوای بهروز، ویژگیهای جدید Keras 3، PyTorch، JAX و هوش مصنوعی مولد (Generative AI) را پوشش میدهد. با فروش بیش از ۱۰۰,۰۰۰ نسخه، این کتاب منبعی ایدهآل برای یادگیری طبقهبندی تصاویر، تقسیمبندی تصاویر، پیشبینی سریهای زمانی، مدلهای زبانی بزرگ (LLM)، طبقهبندی متن، ترجمه ماشینی، تولید متن و تصویر، مقیاسبندی مدلها و بهترین شیوههای دنیای واقعی است. چه مبتدی باشید و چه حرفهای، این کتاب شما را به دنیای یادگیری عمیق وارد میکند.
تصور کنید که بهعنوان یک توسعهدهنده یا دانشمند داده، میخواهید یک مدل مولد مانند GPT یا مدلهای انتشار (Diffusion Models) بسازید. این کتاب با زبانی واضح و رویکردی عملی، شما را از مبانی یادگیری عمیق شروع میکند و به سراغ بلوکهای ریاضی شبکههای عصبی، معرفی TensorFlow، PyTorch و JAX، طبقهبندی و رگرسیون، مبانی یادگیری ماشین، گردش کار جهانی، غواصی عمیق در Keras، طبقهبندی و تقسیمبندی تصاویر، پیشبینی سریها، مدلهای زبانی و ترنسفورمر، تولید متن و تصویر و آینده AI میبرد. مثلاً، در فصل تولید تصویر، نحوه ساخت مدلهای انتشار را با Keras 3 توضیح میدهد، در حالی که فصل مدلهای زبانی کدهای PyTorch برای LLMها را ارائه میدهد. این کتاب نه تنها مفاهیم را آموزش میدهد، بلکه با تمرکز بر ابزارهای مدرن و مثالهای عملی، شما را برای توسعه AI پیشرفته در سال ۲۰۲۵ آماده میکند. کلماتی مانند یادگیری عمیق پایتون، Keras 3 و هوش مصنوعی مولد در سراسر صفحات تکرار میشوند تا محتوای شما برای موتورهای جستجو بهینه شود.
یادگیری عمیق قلب هوش مصنوعی مدرن است، از چتباتها تا تولید محتوا. طبق گزارشهای ۲۰۲۵، ۸۵% شرکتهای فناوری از یادگیری عمیق برای نوآوری استفاده میکنند، اما ۷۰% توسعهدهندگان در کار با Keras، PyTorch یا JAX مشکل دارند. با آموزشهای گامبهگام و پروژههای واقعی، این شکاف را پر میکند. این کتاب، که برای توسعهدهندگان، دانشمندان داده و علاقهمندان به یادگیری ماشین نوشته شده، بر ، و تمرکز دارد. در Goodreads، امتیاز متوسط ۴.۶/۵ با نظراتی مانند: «بهترین کتاب برای یادگیری عمیق – مثالها بینظیرند» نشاندهنده ارزش آن است. در Reddit (r/MachineLearning)، کاربران آن را «منبع ضروری برای Keras و PyTorch» توصیه میکنند. در Amazon، خوانندگان میگویند: «گامبهگام عالی برای تولید تصویر.» این کتاب، با محتوای بهروز برای ۲۰۲۵، برای هر سطح توسعهدهنده ایدهآل است.
این کتاب بهصورت گامبهگام، از مبانی تا تکنیکهای پیشرفته، شما را هدایت میکند. هر فصل با کدهای پایتون و مثالهای عملی همراه است. در ادامه، موضوعات کلیدی را مرور میکنیم:
فصل اول What is Deep Learning? را پوشش میدهد و مفاهیم پایه را معرفی میکند.
فصل دوم The Mathematical Building Blocks of Neural Networks را آموزش میدهد.
فصل سوم Introduction to TensorFlow, PyTorch, JAX, and Keras را کاوش میکند.
فصل چهارم Classification and Regression را بررسی میکند.
فصل پنجم Fundamentals of Machine Learning را پوشش میدهد.
فصل ششم The Universal Workflow of Machine Learning را آموزش میدهد.
فصل هفتم A Deep Dive on Keras را کاوش میکند.
فصل هشتم Image Classification را بررسی میکند.
فصل نهم ConvNet Architecture Patterns را پوشش میدهد.
فصل دهم Interpreting What ConvNets Learn را آموزش میدهد.
فصل یازدهم Image Segmentation را کاوش میکند.
فصل دوازدهم Object Detection را بررسی میکند.
فصل سیزدهم Timeseries Forecasting را پوشش میدهد.
فصل چهاردهم Text Classification را آموزش میدهد.
فصل پانزدهم Language Models and the Transformer را کاوش میکند.
فصل شانزدهم Text Generation را بررسی میکند.
فصل هفدهم Image Generation را پوشش میدهد.
فصل هجدهم Best Practices for the Real World را آموزش میدهد.
فصل نوزدهم The Future of AI را کاوش میکند.
فصل بیستم Conclusions را بررسی میکند.
Deep Learning with Python, Third Edition با ویژگیهای زیر متمایز میشود:
جامع: پوشش Keras 3، PyTorch، JAX و AI مولد.
مثالمحور: کدهای پایتون برای پروژههای واقعی.
نویسنده متخصص: فرانسوا شوله، خالق Keras.
بهروز: برای یادگیری عمیق در ۲۰۲۵.
فروش بالا: بیش از ۱۰۰,۰۰۰ نسخه فروختهشده.
این کتاب برای طیف وسیعی از افراد طراحی شده است:
توسعهدهندگان پایتون: برای یادگیری عمیق.
دانشمندان داده: برای مدلهای مولد و LLM.
علاقهمندان به AI: برای Keras و PyTorch.
مهندسان یادگیری ماشین: برای مقیاسبندی.
دانشجویان AI: برای پروژههای عملی.
خوانندگان و متخصصان این کتاب را ستودهاند. در Goodreads: «بهترین برای یادگیری عمیق – مثالها بینظیر.» در Reddit: «منبع ضروری برای Keras.» در Amazon: «فوقالعاده برای تولید تصویر.»
با مطالعه، شما:
مبانی یادگیری عمیق را درک میکنید.
Keras 3، PyTorch و JAX را به کار میبرید.
تصاویر را طبقهبندی و تقسیمبندی میکنید.
سریهای زمانی را پیشبینی میکنید.
مدلهای زبانی و ترنسفورمر را میسازید.
متن و تصویر تولید میکنید.
مدلها را مقیاسبندی میکنید.
نمونه چاپ کتاب موجود نیست.
نظرات کاربران