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.
End-to-End Machine Learning for Images
کتاب یادگیری ماشین عملی برای بینایی کامپیوتری، نوشتهی والیاپا لاکشمانان، مارتین گورنر و رایان گیلارد، مهندسان گوگل، یک راهنمای جامع و عملی برای مهندسان یادگیری ماشین و دانشمندان داده است که میخواهند از مدلهای یادگیری ماشین برای استخراج اطلاعات از تصاویر استفاده کنند. این کتاب با تمرکز بر تکنیکهای اثباتشده یادگیری عمیق، شما را از ایجاد مجموعه داده تا استقرار مدلهای بینایی کامپیوتری هدایت میکند. موضوعات کلیدی شامل طبقهبندی تصاویر، تشخیص اشیاء، اتوکدکنندهها، تولید تصویر، شمارش و توصیف تصاویر است. این کتاب همچنین به طراحی معماری یادگیری ماشین، پیشپردازش داده، ارزیابی مدل، استقرار و تفسیرپذیری مدلها میپردازد و با استفاده از TensorFlow و Keras، راهحلهای مقیاسپذیر و قابل نگهداری را ارائه میدهد.
طراحی معماری یادگیری ماشین: یادگیری طراحی معماریهای مناسب برای وظایف بینایی کامپیوتری.
انتخاب مدل مناسب: انتخاب مدلهای بهینه مانند ResNet، SqueezeNet یا EfficientNet برای وظایف خاص.
ایجاد خط لوله کامل: ساخت خط لوله یادگیری ماشین از ایجاد داده تا استقرار و تفسیر مدل.
پیشپردازش تصاویر: استفاده از تکنیکهای افزایش داده (Data Augmentation) برای بهبود قابلیت یادگیری.
تفسیرپذیری و AI مسئول: گنجاندن بهترین شیوههای تفسیرپذیری و اخلاق در مدلهای یادگیری ماشین.
استقرار مدلها: استقرار مدلهای تصویری بهعنوان سرویسهای وب یا روی دستگاههای لبه (Edge Devices).
نظارت و مدیریت مدلها: یادگیری مدیریت و نظارت بر مدلهای یادگیری ماشین در محیطهای تولیدی.
کتاب یادگیری ماشین عملی برای بینایی کامپیوتری با ساختاری منظم و پروژهمحور، شما را از مفاهیم پایه تا تکنیکهای پیشرفته در بینایی کامپیوتری هدایت میکند. این کتاب در 12 فصل، موضوعات کلیدی زیر را پوشش میدهد:
فصل 1: یادگیری ماشین برای بینایی کامپیوتری: معرفی مفاهیم پایه و کاربردهای یادگیری ماشین در پردازش تصاویر.
: بررسی مدلهای مختلف مانند شبکههای کانولوشنی (CNN) و انتخاب مدل مناسب.
فصل 3: بینایی تصویری: یادگیری تکنیکهای طبقهبندی تصاویر و تحلیل بصری.
فصل 4: تشخیص اشیاء و تقسیمبندی تصویر: پیادهسازی تشخیص اشیاء و تقسیمبندی معنایی با مدلهای پیشرفته.
فصل 5: ایجاد مجموعه دادههای بینایی: جمعآوری و آمادهسازی دادههای تصویری برای آموزش مدلها.
فصل 6: پیشپردازش: استفاده از تکنیکهای پیشپردازش مانند نرمالسازی و افزایش داده.
فصل 7: خط لوله آموزش: طراحی خط لولههای آموزش برای مدلهای یادگیری عمیق.
فصل 8: کیفیت مدل و ارزیابی مداوم: ارزیابی عملکرد مدلها و اطمینان از کیفیت در محیطهای تولیدی.
فصل 9: پیشبینیهای مدل: استفاده از مدلها برای پیشبینی در سناریوهای واقعی.
فصل 10: روندهای یادگیری ماشین تولیدی: کاوش فناوریهای مدرن مانند یادگیری فدرال و MLOps.
فصل 11: مسائل پیشرفته بینایی: حل مشکلات پیچیده مانند تشخیص اشیاء چندگانه و تحلیل ویدئو.
فصل 12: تولید تصویر و متن: استفاده از مدلهای مولد برای تولید تصاویر و توصیفهای متنی.
کتاب یادگیری ماشین عملی برای بینایی کامپیوتری برای افراد زیر مناسب است:
مهندسان یادگیری ماشین: حرفهایهایی که میخواهند مدلهای بینایی کامپیوتری را در مقیاس بزرگ پیادهسازی کنند.
دانشمندان داده: افرادی که به تحلیل و استخراج اطلاعات از تصاویر علاقهمندند.
توسعهدهندگان با تجربه TensorFlow/Keras: برنامهنویسانی که با این ابزارها آشنا هستند و به دنبال تخصص در بینایی کامپیوتری هستند.
علاقهمندان به AI تولیدی: افرادی که به تولید تصاویر و متن با مدلهای مولد علاقهمندند.
بینایی کامپیوتری یکی از حوزههای کلیدی در یادگیری ماشین است که در کاربردهایی مانند تشخیص چهره، خودرانها، پزشکی و تولید محتوا استفاده میشود. این کتاب با آموزش تکنیکهای عملی و استفاده از TensorFlow و Keras، به شما کمک میکند تا مدلهای دقیق و قابل تفسیر بسازید و آنها را در محیطهای تولیدی مقیاسپذیر مستقر کنید. با تمرکز بر موضوعاتی مانند MLOps، AI مسئول و استقرار در دستگاههای لبه، این کتاب شما را برای حل چالشهای واقعی آماده میکند.
یکی از نقاط قوت این کتاب، رویکرد پروژهمحور آن است. با مثالهای کدنویسی عملی در TensorFlow و Keras، شما میتوانید مفاهیم را در سناریوهای واقعی مانند طبقهبندی تصاویر، تشخیص اشیاء و تولید تصویر پیادهسازی کنید. توضیحات دقیق و تمرکز بر تفسیرپذیری مدلها، یادگیری را برای حرفهایها در هر سطح آسان میکند. این کتاب همچنین نکاتی برای نظارت و مدیریت مدلها در محیطهای تولیدی ارائه میدهد.
والیاپا لاکشمانان، مدیر مهندسی داده و یادگیری ماشین در گوگل، نویسنده چندین کتاب در حوزه یادگیری ماشین.
مارتین گورنر، مهندس ارشد گوگل و متخصص در یادگیری عمیق و TensorFlow.
رایان گیلارد، مهندس نرمافزار گوگل با تجربه در توسعه سیستمهای بینایی کامپیوتری.
یادگیری ماشین برای بینایی کامپیوتری
مدلهای یادگیری ماشین برای بینایی
بینایی تصویری
تشخیص اشیاء و تقسیمبندی تصویر
ایجاد مجموعه دادههای بینایی
پیشپردازش
خط لوله آموزش
کیفیت مدل و ارزیابی مداوم
پیشبینیهای مدل
روندهای یادگیری ماشین تولیدی
مسائل پیشرفته بینایی
تولید تصویر و متن
نمونه چاپ کتاب موجود نیست.
نظرات کاربران