کتاب Evolutionary Deep Learning

یادگیری عمیق تکاملی: راهنمای عملی برای بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با الهام از زیست‌شناسی

آشنایی با یادگیری عمیق تکاملی

کتاب یادگیری عمیق تکاملی، نوشته میشل کوردیو، راهنمایی نوآورانه و کاربردی برای دانشمندان داده و مهندسان هوش مصنوعی است که می‌خواهند با استفاده از اصول محاسبات تکاملی (EC)، مدل‌های یادگیری عمیق را بهینه کنند. این کتاب با ترکیب تکنیک‌های الهام‌گرفته از زیست‌شناسی و شبکه‌های عصبی، رویکردی منحصربه‌فرد برای خودکارسازی و ارتقای مدل‌های هوش مصنوعی ارائه می‌دهد که بدون نیاز به تنظیم دستی مداوم، عملکردی پایدار و کارآمد ارائه می‌کند.

چرا این کتاب را بخوانید؟

یادگیری عمیق سنتی اغلب با چالش‌هایی مانند تنظیم دستی‌هایپرپارامترها و نیاز به داده‌های عظیم روبه‌رو است. این کتاب با معرفی تکنیک‌های محاسبات تکاملی مانند الگوریتم‌های ژنتیک و بهینه‌سازی ازدحام ذرات، به شما کمک می‌کند تا این موانع را برطرف کنید. از بهینه‌سازی خودکارهایپرپارامترها تا ساخت عامل‌های تکاملی برای بازی‌های OpenAI Gym، این کتاب ابزارهای لازم برای ایجاد مدل‌های هوش مصنوعی پیشرفته و مقیاس‌پذیر را ارائه می‌دهد.

ویژگی‌های کلیدی کتاب

بخش اول: شروع کار

• معرفی یادگیری عمیق تکاملی: اصول و مفاهیم پایه.

• معرفی محاسبات تکاملی: درک تکنیک‌های الهام‌گرفته از زیست‌شناسی.

• معرفی الگوریتم‌های ژنتیک با DEAP: شروع با کتابخانه پایتون DEAP.

• محاسبات تکاملی بیشتر با DEAP: تکنیک‌های پیشرفته‌تر.

بخش دوم: بهینه‌سازی یادگیری عمیق

• خودکارسازی بهینه‌سازی‌هایپرپارامترها: بهبود کارایی مدل‌ها.

• بهینه‌سازی نورو-تکاملی: ارتقای معماری شبکه‌های عصبی.

• شبکه‌های عصبی کانولوشنی تکاملی: بهینه‌سازی CNNها.

بخش سوم: کاربردهای پیشرفته

• تکامل خودکار انکدرها: بهینه‌سازی مدل‌های بدون نظارت.

• یادگیری عمیق مولد و تکامل: تولید داده‌های خلاقانه.

• NEAT: تکامل نورونی توپولوژی‌های افزاینده: طراحی خودکار شبکه‌های عصبی.

• یادگیری تکاملی با NEAT: پیاده‌سازی عامل‌های هوشمند.

• یادگیری ماشین تکاملی و فراتر از آن: آینده این فناوری‌ها.

کاربردهای عملی

این کتاب با مثال‌های عملی، شما را در استفاده از محاسبات تکاملی برای حل مسائل پیچیده مانند بهینه‌سازی‌هایپرپارامترها، طراحی خودکار شبکه‌های عصبی و ساخت عامل‌های هوشمند برای بازی‌های OpenAI Gym توانمند می‌کند. از تولید داده‌های مصنوعی با خودکار انکدرها تا استفاده از الگوریتم NEAT برای طراحی معماری‌های نوین، این کتاب مهارت‌های لازم برای ارتقای مدل‌های یادگیری عمیق را ارائه می‌دهد.

درباره فناوری

یادگیری عمیق تکاملی با ترکیب ابزارهایی مانند پایتون، DEAP، PyTorch و الگوریتم‌های تکاملی مانند NEAT، امکان خودکارسازی و بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی را فراهم می‌کند. این کتاب با تمرکز بر این فناوری‌ها، شما را برای طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر و کارآمد آماده می‌کند.

مخاطبان کتاب

این کتاب برای دانشمندان داده، مهندسان هوش مصنوعی و توسعه‌دهندگانی که با پایتون آشنا هستند و می‌خواهند مدل‌های یادگیری عمیق را با تکنیک‌های تکاملی بهبود دهند، مناسب است. دانش پایه در یادگیری ماشین و پایتون به درک بهتر محتوا کمک می‌کند.

درباره نویسنده

میشل کوردیو، متخصص در یادگیری عمیق و محاسبات تکاملی، با تجربه در توسعه الگوریتم‌های بهینه‌سازی، دانش خود را با زبانی روان و مثال‌های عملی در این کتاب به اشتراک گذاشته است.