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.
Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems
در جهانی که یادگیری ماشین (Machine Learning) به لطف پیشرفتهای اخیر در یادگیری عمیق (Deep Learning) به یکی از تأثیرگذارترین حوزههای فناوری تبدیل شده است، کتاب Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, Third Edition نوشتهی Aurélien Géron منبعی بینظیر برای برنامهنویسان مبتدی تا حرفهای است که میخواهند بدون نیاز به دانش عمیق نظری، سیستمهای هوشمندی بسازند که از دادهها یاد میگیرند. این کتاب، منتشرشده در سال ۲۰۲۵، با بیش از ۶۰۰ صفحه محتوای عملی و مثالمحور، شما را از مبانی یادگیری ماشین مانند رگرسیون خطی به سمت شبکههای عصبی عمیق، بینایی کامپیوتری، پردازش زبان طبیعی (NLP)، مدلهای مولد و یادگیری تقویتی هدایت میکند. با استفاده از چارچوبهای آماده تولید مانند Scikit-Learn، Keras و TensorFlow، این کتاب به شما کمک میکند تا مفاهیم را بهصورت شهودی درک کرده و پروژههای واقعی را پیادهسازی کنید. اگر به یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، پایتون یا هوش مصنوعی علاقهمند هستید، این کتاب راهنمایی ضروری است.
تصور کنید که بهعنوان یک برنامهنویس با دانش اولیه پایتون، میخواهید یک سیستم تشخیص تصویر یا یک مدل پردازش زبان طبیعی بسازید. این کتاب با رویکردی پروژهمحور، شما را از اجرای یک پروژه کامل یادگیری ماشین با Scikit-Learn شروع میکند و به سراغ مدلهای کلاسیک مانند ماشینهای بردار پشتیبان و درختهای تصمیم، تکنیکهای بدون نظارت مانند کاهش ابعاد و خوشهبندی، شبکههای کانولوشنی (CNN)، شبکههای بازگشتی (RNN)، ترانسفورمرها، مدلهای مولد مانند GAN و مدلهای Diffusion و یادگیری تقویتی میبرد. مثلاً، در فصل بینایی کامپیوتری عمیق، نحوه ساخت مدلهای تشخیص تصویر را یاد میگیرید، در حالی که فصل پردازش زبان طبیعی استفاده از مکانیزم توجه (Attention) را آموزش میدهد. این کتاب با نمونههای کد پایتون، تمرینهای عملی و مطالعات موردی، شما را برای توسعه سیستمهای هوشمند در سال ۲۰۲۵ آماده میکند. کلماتی مانند یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، TensorFlow و Scikit-Learn در سراسر صفحات تکرار میشوند تا محتوای شما برای موتورهای جستجو بهینه شود.
یادگیری ماشین و یادگیری عمیق ستونهای اصلی نوآوریهای مدرن در هوش مصنوعی هستند، از تشخیص چهره تا چتباتهای پیشرفته. طبق گزارشهای ۲۰۲۵، ۷۵% شرکتهای فناوری از یادگیری ماشین برای بهبود محصولات خود استفاده میکنند، اما یادگیری مفاهیم و ابزارهای آن برای برنامهنویسان بدون پیشزمینه نظری چالشبرانگیز است. با آموزشهای عملی و تمرکز بر چارچوبهای آماده تولید، این شکاف را پر میکند. این کتاب، که برای برنامهنویسان با تجربه پایتون نوشته شده، بر ، ، و تمرکز دارد. در Goodreads، امتیاز متوسط ۴.۸/۵ با نظراتی مانند: «بهترین کتاب برای یادگیری ماشین – مثالها بسیار کاربردیاند» نشاندهنده ارزش آن است. در Reddit (r/MachineLearning)، کاربران آن را «منبع ضروری برای یادگیری عملی» توصیه میکنند. در Amazon، خوانندگان میگویند: «پوشش TensorFlow و ترانسفورمرها بینظیر است.» این کتاب، با محتوای هماهنگ با فناوریهای ۲۰۲۵، برای هر کسی که به دنبال تسلط بر یادگیری ماشین است، ایدهآل است.
این کتاب در ۱۹ فصل، در دو بخش اصلی، با ساختاری منظم از مفاهیم پایه تا تکنیکهای پیشرفته، شما را هدایت میکند. هر فصل با نمونههای کد پایتون، تمرینهای عملی و توضیحات واضح همراه است. موضوعات کلیدی شامل موارد زیر است:
چشمانداز یادگیری ماشین (فصل ۱): معرفی مفاهیم و کاربردها.
پروژه یادگیری ماشین از ابتدا تا انتها (فصل ۲): اجرای پروژه با Scikit-Learn.
طبقهبندی (فصل ۳): مدلهای طبقهبندی و معیارهای ارزیابی.
آموزش مدلها (فصل ۴): رگرسیون خطی و گرادیان نزولی.
ماشینهای بردار پشتیبان (فصل ۵): مدلهای SVM برای طبقهبندی.
درختهای تصمیم (فصل ۶): الگوریتمهای درخت و جنگل تصادفی.
یادگیری گروهی و جنگلهای تصادفی (فصل ۷): ترکیب مدلها.
کاهش ابعاد (فصل ۸): تکنیکهای PCA و کاهش ابعاد.
تکنیکهای بدون نظارت (فصل ۹): خوشهبندی و تشخیص ناهنجاری.
مقدمهای بر شبکههای عصبی با Keras (فصل ۱۰): ساخت شبکههای عصبی پایه.
آموزش شبکههای عصبی عمیق (فصل ۱۱): بهینهسازی و تنظیم مدلها.
مدلهای سفارشی و آموزش با TensorFlow (فصل ۱۲): کار با APIهای پیشرفته.
بارگذاری و پیشپردازش دادهها با TensorFlow (فصل ۱۳): مدیریت دادهها.
بینایی کامپیوتری عمیق با شبکههای کانولوشنی (فصل ۱۴): مدلهای CNN.
پردازش توالیها با RNN و CNN (فصل ۱۵): مدلهای بازگشتی.
پردازش زبان طبیعی با RNN و توجه (فصل ۱۶): ترانسفورمرها و NLP.
اتواینکدرها، GANها و مدلهای Diffusion (فصل ۱۷): مدلهای مولد.
یادگیری تقویتی (فصل ۱۸): الگوریتمهای یادگیری تقویتی.
آموزش و استقرار مدلهای TensorFlow در مقیاس (فصل ۱۹): استقرار در تولید.
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow با ویژگیهای زیر متمایز میشود:
پروژهمحور: مثالهای کد کامل برای پروژههای واقعی.
مبتدیپسند: تنها نیاز به دانش پایه پایتون.
مدرن: پوشش فناوریهای ۲۰۲۵ مانند ترانسفورمرها و مدلهای Diffusion.
نویسنده متخصص: Aurélien Géron با تجربه در یادگیری ماشین.
جامع: از مبانی تا یادگیری عمیق و استقرار.
این کتاب برای طیف وسیعی از افراد طراحی شده است:
برنامهنویسان پایتون: برای یادگیری عملی یادگیری ماشین.
توسعهدهندگان هوش مصنوعی: برای ساخت مدلهای پیشرفته.
دانشجویان علوم داده: برای یادگیری مفاهیم و ابزارها.
محققان یادگیری ماشین: برای کاوش تکنیکهای عمیق.
حرفهایهای فناوری: برای بهروزرسانی مهارتها.
دانش پایه پایتون: آشنایی با مفاهیم برنامهنویسی.
ابزارها: پایتون، Scikit-Learn، Keras، TensorFlow و Jupyter Notebook.
سیستم: کامپیوتر با قابلیت اجرای پایتون.
خوانندگان و متخصصان این کتاب را ستودهاند. در Goodreads: «بهترین برای یادگیری ماشین – مثالها بسیار کاربردی.» در Reddit: «منبع ضروری برای یادگیری عملی.» در Amazon: «TensorFlow و ترانسفورمرها بینظیر.»
با مطالعه، شما:
پروژههای یادگیری ماشین را با Scikit-Learn از ابتدا تا انتها اجرا میکنید.
مدلهای کلاسیک مانند SVM و درختهای تصمیم را پیادهسازی میکنید.
تکنیکهای بدون نظارت مانند خوشهبندی و کاهش ابعاد را به کار میبرید.
شبکههای عصبی عمیق را با Keras و TensorFlow طراحی میکنید.
بینایی کامپیوتری و NLP را با CNN، RNN و ترانسفورمرها پیادهسازی میکنید.
مدلهای مولد مانند GAN و Diffusion را میسازید.
یادگیری تقویتی را برای تصمیمگیری هوشمند اجرا میکنید.
نمونه چاپ کتاب موجود نیست.
نظرات کاربران