کتاب Practical Deep Learning

یادگیری عمیق عملی: راهنمای مبتدیان برای ساخت مدل‌های هوش مصنوعی

آیا کنجکاو هستید که هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را کشف کنید، اما نمی‌دانید از کجا شروع کنید؟ کتاب یادگیری عمیق عملی یک راهنمای جامع و مبتدی‌پسند است که به شما می‌آموزد چگونه مجموعه‌های داده و مدل‌های یادگیری عمیق را برای پروژه‌های شخصی خود بسازید. این کتاب با تمرکز بر زیرشاخه یادگیری عمیق در یادگیری ماشین، مفاهیم اصلی را توضیح می‌دهد و پایه‌ای محکم برای ساخت شبکه‌های عصبی فراهم می‌کند. برخلاف کتاب‌هایی که فقط دستورالعمل‌های آماده ارائه می‌دهند، این کتاب به شما چرایی یادگیری عمیق را آموزش می‌دهد و شما را برای کاوش‌های پیشرفته‌تر الهام می‌بخشد.

برای شروع، تنها به آشنایی اولیه با برنامه‌نویسی کامپیوتری و ریاضیات دبیرستانی نیاز دارید. این کتاب از معرفی پایتون شروع می‌کند و سپس به موضوعات کلیدی مانند ساخت مجموعه داده آموزشی، کار با کتابخانه‌های scikit-learn و Keras، و ارزیابی عملکرد مدل‌ها می‌پردازد. با پروژه‌های عملی و یک مطالعه موردی نهایی، این کتاب شما را برای توسعه پروژه‌های یادگیری عمیق آماده می‌کند.

ویژگی‌های کلیدی کتاب:

• یادگیری مدل‌های کلاسیک یادگیری ماشین مانند k-Nearest Neighbors، Random Forests و Support Vector Machines

• درک نحوه کار شبکه‌های عصبی و آموزش آن‌ها

• استفاده از شبکه‌های کانولوشنی (CNN) برای تحلیل تصاویر

• ساخت مدل‌های یادگیری عمیق از صفر

• آزمایش‌های عملی با داده‌های واقعی و مطالعه موردی برای طبقه‌بندی نمونه‌های صوتی

چرا این کتاب را انتخاب کنید؟

کتاب یادگیری عمیق عملی یک منبع بی‌نظیر برای مبتدیان و افرادی است که می‌خواهند وارد دنیای یادگیری عمیق شوند. این کتاب با رویکردی عملی و پروژه‌محور، مفاهیم پیچیده را به شکلی ساده و قابل فهم ارائه می‌دهد. با آموزش چرایی و چگونگی یادگیری عمیق، این کتاب شما را نه تنها برای استفاده از ابزارها، بلکه برای درک عمیق‌تر و خلاقیت در پروژه‌های خود آماده می‌کند.

مزایای کلیدی این کتاب:

• مناسب برای مبتدیان: نیازی به تجربه قبلی در یادگیری ماشین نیست.

• پروژه‌های عملی: آزمایش‌هایی با داده‌های واقعی مانند MNIST و CIFAR-10.

• پوشش جامع: از مدل‌های کلاسیک تا شبکه‌های عصبی پیشرفته.

• ابزارهای مدرن: استفاده از scikit-learn و Keras برای توسعه سریع.

• مطالعه موردی: یک پروژه نهایی برای ترکیب تمام آموخته‌ها.

این کتاب با پروژه‌هایی مانند طبقه‌بندی تصاویر در MNIST، تحلیل داده‌های CIFAR-10، و یک مطالعه موردی برای طبقه‌بندی نمونه‌های صوتی، به شما کمک می‌کند تا مهارت‌های خود را در دنیای واقعی آزمایش کنید. اگر می‌خواهید یادگیری عمیق را به شکلی عملی و الهام‌بخش یاد بگیرید، این کتاب بهترین انتخاب برای شماست.

ویژگی‌های برجسته کتاب

معرفی مدل‌های کلاسیک یادگیری ماشین

این کتاب مدل‌های کلاسیک مانند k-Nearest Neighbors، Random Forests و Support Vector Machines را معرفی می‌کند تا پایه‌ای محکم برای یادگیری عمیق فراهم کند.

آموزش شبکه‌های عصبی

این کتاب نحوه کار و آموزش شبکه‌های عصبی را از پایه توضیح می‌دهد، از جمله مفاهیم کلیدی مانند لایه‌ها، فعال‌سازی‌ها و بهینه‌سازی.

شبکه‌های کانولوشنی (CNN)

این کتاب شما را با شبکه‌های کانولوشنی (CNN) آشنا می‌کند، که برای تحلیل تصاویر و داده‌های بصری ضروری هستند.

ساخت مدل از صفر

این کتاب به شما می‌آموزد که چگونه یک مدل یادگیری عمیق را از صفر بسازید، از طراحی تا آموزش و ارزیابی.

آزمایش‌های عملی و مطالعه موردی

این کتاب شامل آزمایش‌هایی با مجموعه داده‌های واقعی مانند MNIST و CIFAR-10 و یک مطالعه موردی برای طبقه‌بندی نمونه‌های صوتی است.

درباره مخاطبان کتاب

کتاب یادگیری عمیق عملی برای افراد زیر طراحی شده است:

• مبتدیان در یادگیری ماشین که می‌خواهند یادگیری عمیق را از پایه یاد بگیرند.

• برنامه‌نویسان پایتون که به دنبال ورود به حوزه هوش مصنوعی هستند.

• دانشجویان علوم داده که می‌خواهند پروژه‌های عملی یادگیری عمیق را تجربه کنند.

• علاقه‌مندان به هوش مصنوعی که به دنبال درک مفاهیم و کاربردهای یادگیری عمیق هستند.

نیازی به تجربه پیشرفته در یادگیری ماشین نیست، اما آشنایی اولیه با پایتون و ریاضیات دبیرستانی (مانند جبر خطی پایه) به درک بهتر مطالب کمک می‌کند. این کتاب برای سطوح مبتدی تا متوسط مناسب است.

فهرست مطالب

این کتاب در پنج بخش، موضوعات کلیدی را برای تسلط بر یادگیری عمیق پوشش می‌دهد:

مقدمه

• فصل صفر: محیط و پیش‌نیازهای ریاضی: آماده‌سازی ابزارها و مفاهیم ریاضی

بخش اول: داده همه‌چیز است

• داده چیست؟: اهمیت داده در یادگیری عمیق

• ساخت مجموعه‌های داده: آماده‌سازی داده‌های آموزشی

بخش دوم: یادگیری ماشین کلاسیک

• معرفی یادگیری ماشین: مفاهیم پایه و مدل‌های کلاسیک

• آزمایش با مدل‌های کلاسیک: کار با k-NN، Random Forests و SVM

بخش سوم: شبکه‌های عصبی

• معرفی شبکه‌های عصبی: اصول اولیه و ساختار

• آموزش شبکه عصبی: فرآیند آموزش و بهینه‌سازی

• آزمایش با شبکه‌های عصبی: پروژه‌های عملی

• ارزیابی مدل‌ها: بررسی عملکرد مدل‌ها

بخش چهارم: شبکه‌های کانولوشنی

• معرفی شبکه‌های کانولوشنی: اصول و کاربردها

• آزمایش با Keras و MNIST: طبقه‌بندی تصاویر ساده

• آزمایش با CIFAR-10: تحلیل تصاویر پیچیده‌تر

• مطالعه موردی: طبقه‌بندی نمونه‌های صوتی: پروژه نهایی

بخش پنجم: شبکه‌های پیشرفته و هوش مصنوعی مولد

• معماری‌های پیشرفته CNN: طراحی‌های مدرن شبکه‌های کانولوشنی

• تنظیم دقیق و یادگیری انتقالی: بهبود مدل‌ها با داده‌های موجود

• از طبقه‌بندی به محلی‌سازی: تحلیل مکان در تصاویر

• یادگیری خود-نظارتی: تکنیک‌های پیشرفته بدون برچسب

• شبکه‌های مولد متقابل (GANs): تولید داده‌های جدید

• مدل‌های زبانی بزرگ: معرفی و کاربردها

هر فصل با آزمایش‌های عملی و توضیحات دقیق پایان می‌یابد تا دانش شما را تثبیت کند.

نظرات خوانندگان

"این کتاب یادگیری عمیق را برای من به تجربه‌ای ساده و جذاب تبدیل کرد!" - مبتدی در یادگیری ماشین
"پروژه‌های عملی با MNIST و CIFAR-10، مهارت‌هایم را به سطح جدیدی برد." - برنامه‌نویس پایتون
"مطالعه موردی صوتی و آموزش GANs، دیدگاهم را به هوش مصنوعی تغییر داد." - دانشجوی علوم داده
"به‌عنوان یک مبتدی، این کتاب بهترین نقطه شروع برای یادگیری عمیق بود." - علاقه‌مند به هوش مصنوعی

چرا این کتاب بهترین انتخاب برای یادگیری عمیق است؟

کتاب یادگیری عمیق عملی با ارائه یک رویکرد عملی و مبتدی‌پسند، شما را به یک متخصص در ساخت مدل‌های یادگیری عمیق تبدیل می‌کند. این کتاب نه تنها مفاهیم پایه مانند شبکه‌های عصبی و شبکه‌های کانولوشنی را آموزش می‌دهد، بلکه با پروژه‌های عملی و تمرکز بر چرایی یادگیری عمیق، شما را برای پروژه‌های واقعی آماده می‌کند. استفاده از scikit-learn و Keras و ارائه یک مطالعه موردی جامع، این کتاب را به منبعی بی‌نظیر برای مبتدیان و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی تبدیل کرده است.

مزایای خرید این کتاب:

• یادگیری یادگیری عمیق از پایه با پروژه‌های عملی

• تسلط بر شبکه‌های عصبی، CNNها و GANها

• آموزش کار با scikit-learn و Keras برای توسعه سریع

• مطالعه موردی برای ترکیب تمام آموخته‌ها

• مناسب برای مبتدیان با دانش پایه پایتون

در مقایسه با دیگر کتاب‌های یادگیری عمیق، این کتاب با تمرکز خاص بر مبتدیان و ارائه پروژه‌های عملی مانند MNIST، CIFAR-10 و طبقه‌بندی صوتی، یادگیری را آسان و جذاب می‌کند. با مطالعه آن، می‌توانید مهارت‌های لازم برای موفقیت در پروژه‌های یادگیری عمیق را به دست آورید.

خرید این کتاب

اگر آماده هستید تا با یادگیری عمیق مدل‌های هوش مصنوعی خود را بسازید و وارد دنیای هوش مصنوعی شوید، همین حالا کتاب یادگیری عمیق عملی را به سبد خرید خود اضافه کنید! این کتاب سرمایه‌گذاری ارزشمندی برای آینده حرفه‌ای شما و تسلط بر مهارت‌های یادگیری ماشین است.