کتاب Practical Simulations for Machine Learning

شبیه‌سازی و سنتز در یادگیری ماشین: راهنمای عملی برای ساخت هوش مصنوعی پیشرفته

آشنایی با شبیه‌سازی و سنتز

کتاب شبیه‌سازی و سنتز در یادگیری ماشین راهنمایی جامع و عملی برای برنامه‌نویسان، دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین است که می‌خواهند با استفاده از شبیه‌سازی و داده‌های سنتزی، مدل‌های یادگیری ماشین پیشرفته‌ای مانند مغز خودروی خودران طراحی کنند. این کتاب با تمرکز بر یادگیری تقویتی عمیق و یادگیری تقلیدی، شما را در استفاده از موتورهای بازی مانند Unity و ابزارهایی مانند PyTorch و ML-Agents توانمند می‌کند.

چرا این کتاب را بخوانید؟

شبیه‌سازی و سنتز داده‌های مصنوعی، آینده یادگیری ماشین و هوش مصنوعی را شکل می‌دهند. این کتاب با آموزش نحوه ساخت محیط‌های شبیه‌سازی‌شده و تولید داده‌های مصنوعی، به شما امکان می‌دهد بدون نیاز به داده‌های دنیای واقعی، مدل‌های یادگیری ماشین را آموزش دهید. از طراحی خودروی خودران تا استفاده از دوربین‌ها در شبیه‌سازی‌ها، این کتاب با مثال‌های عملی و ابزارهای استاندارد صنعتی، شما را برای حل چالش‌های پیچیده هوش مصنوعی آماده می‌کند.

ویژگی‌های کلیدی کتاب

بخش اول: مبانی شبیه‌سازی و سنتز

• معرفی شبیه‌سازی و سنتز: اصول و کاربردهای اولیه.

• ایجاد اولین شبیه‌سازی: شروع کار با Unity.

• ایجاد اولین داده سنتزی: تولید داده برای آموزش مدل‌ها.

بخش دوم: شبیه‌سازی جهان‌ها برای کاربردهای واقعی

• ایجاد شبیه‌سازی پیشرفته: طراحی محیط‌های پیچیده‌تر.

• ساخت خودروی خودران: شبیه‌سازی برای یادگیری تقویتی.

• معرفی یادگیری تقلیدی: آموزش مدل‌ها با تقلید رفتار.

• یادگیری تقلیدی پیشرفته: تکنیک‌های پیچیده‌تر.

• معرفی یادگیری برنامه‌ریزی‌شده: بهبود آموزش با برنامه‌های درسی.

• یادگیری مشارکتی: همکاری بین عامل‌ها در شبیه‌سازی.

• استفاده از دوربین‌ها در شبیه‌سازی‌ها: تولید داده‌های بصری.

• کار با پایتون: یکپارچه‌سازی با ابزارهای یادگیری ماشین.

• زیرساخت‌ها و فراتر از آن: بررسی عمیق فناوری‌های شبیه‌سازی.

بخش سوم: داده‌های سنتزی، نتایج واقعی

• ایجاد داده‌های سنتزی پیشرفته: تولید داده‌های پیچیده‌تر.

• خرید سنتزی: کاربردهای عملی در سناریوهای واقعی.

کاربردهای عملی

این کتاب با مثال‌های واقعی مانند طراحی خودروی خودران و تولید داده‌های بصری با دوربین‌های شبیه‌سازی‌شده، شما را در ساخت محیط‌های آموزشی برای یادگیری تقویتی عمیق و یادگیری تقلیدی توانمند می‌کند. با استفاده از ابزارهایی مانند Unity ML-Agents، PyTorch و Perception Toolkit، این کتاب مهارت‌های لازم برای توسعه هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر را ارائه می‌دهد.

درباره فناوری

شبیه‌سازی و سنتز داده با ابزارهایی مانند Unity، PyTorch و ML-Agents، امکان آموزش مدل‌های یادگیری ماشین بدون نیاز به داده‌های واقعی را فراهم می‌کند. این کتاب با تمرکز بر این فناوری‌ها، شما را برای طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی پیشرفته آماده می‌کند.

مخاطبان کتاب

این کتاب برای برنامه‌نویسان، دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین که می‌خواهند با شبیه‌سازی و داده‌های سنتزی، مدل‌های هوش مصنوعی پیشرفته بسازند، مناسب است. دانش پایه در یادگیری ماشین و پایتون به درک بهتر محتوا کمک می‌کند.

درباره نویسنده

نویسنده با تجربه در یادگیری ماشین و شبیه‌سازی، دانش و تکنیک‌های خود را با مثال‌های عملی و زبانی روان در این کتاب به اشتراک گذاشته است.