دانلود کتاب Mathematical Engineering of Deep Learning

معرفی کتاب Mathematical Engineering of Deep Learning

در دنیای امروزی که یادگیری عمیق (Deep Learning) به سرعت در حال پیشرفت است و در حوزه‌های مختلفی از جمله بینایی کامپیوتر، پردازش زبان طبیعی و رباتیک کاربرد دارد، درک عمیق از مبانی ریاضیاتی این حوزه ضروری است. کتاب Mathematical Engineering of Deep Learning، تالیف Liquet, Benoit; Moka, Sarat; Nazarathy, Yoni، دروازه‌ای است به سوی این درک عمیق. این کتاب که توسط انتشارات معتبر CRC Press در سال 2024 منتشر شده است، به خوانندگان این امکان را می‌دهد تا نه تنها با مفاهیم اساسی یادگیری عمیق آشنا شوند، بلکه اصول ریاضیاتی زیربنایی این فناوری را نیز فرا گیرند. این اثر 415 صفحه‌ای، یک منبع ارزشمند برای دانشجویان، محققان و متخصصانی است که به دنبال تعمیق دانش خود در این زمینه هستند.

درباره کتاب Mathematical Engineering of Deep Learning

کتاب Mathematical Engineering of Deep Learning یک رویکرد جامع به مهندسی ریاضیاتی یادگیری عمیق ارائه می‌دهد. این کتاب، فراتر از یک راهنمای عملیاتی، به ریشه‌های ریاضیاتی الگوریتم‌های یادگیری عمیق می‌پردازد. این کتاب از اصول پایه شروع می‌کند و به تدریج مفاهیم پیشرفته‌تری مانند جبر خطی، حسابان، آمار و بهینه‌سازی را پوشش می‌دهد. این کتاب برای کسانی طراحی شده است که می‌خواهند درک عمیق‌تری از نحوه عملکرد شبکه‌های عصبی عمیق داشته باشند و قادر به توسعه، تجزیه و تحلیل و بهبود این مدل‌ها باشند. کتاب به طور موثر شکاف بین نظریه و عمل را پر می کند، و امکان استفاده از دانش ریاضیاتی در حل مسائل دنیای واقعی در حوزه یادگیری عمیق را فراهم می آورد. این کتاب یک منبع ارزشمند برای کسانی است که می خواهند در این حوزه متخصص شوند و پیشرفت های چشمگیری در آن ایجاد کنند.

این کتاب با استفاده از رویکردی مهندسی، به مفاهیم کلیدی یادگیری عمیق از منظر ریاضیاتی می‌پردازد. خوانندگان با مفاهیمی همچون:

• جبر خطی: مفاهیم اساسی مانند ماتریس‌ها، بردارها، مقادیر ویژه و بردار ویژه که در ساختار و عملکرد شبکه‌های عصبی نقش دارند.
• حسابان: اصول مشتق‌گیری، انتگرال‌گیری و بهینه‌سازی توابع هزینه که در آموزش شبکه‌های عصبی مورد استفاده قرار می‌گیرند.
• آمار: توزیع‌های آماری، استنباط آماری و مفاهیم مربوط به احتمالات که در مدل‌سازی داده‌ها و ارزیابی عملکرد مدل‌ها حیاتی هستند.
• بهینه‌سازی: الگوریتم‌های بهینه‌سازی مختلف مانند گرادیان کاهشی (Gradient Descent) که در آموزش مدل‌ها برای یافتن بهترین پارامترها استفاده می‌شوند.

در نهایت، این کتاب به خواننده این امکان را می‌دهد تا با درک عمیق از اصول ریاضیاتی، به یک مهندس یادگیری عمیق تبدیل شود.

خلاصه کتاب Mathematical Engineering of Deep Learning

کتاب Mathematical Engineering of Deep Learning، یک بررسی جامع از مبانی ریاضیاتی یادگیری عمیق را ارائه می دهد. این کتاب با معرفی مفاهیم اساسی ریاضیاتی مورد نیاز برای درک الگوریتم‌های یادگیری عمیق آغاز می‌شود. سپس، به مباحث پیشرفته‌تری مانند معماری‌های شبکه‌های عصبی عمیق، روش‌های بهینه‌سازی، و تکنیک‌های منظم‌سازی می‌پردازد. این کتاب همچنین شامل مثال‌ها و تمرین‌هایی است که به خوانندگان کمک می‌کند تا مفاهیم را درک و در پروژه‌های عملی خود به کار ببرند.

در اینجا یک نمای کلی از محتوای کتاب ارائه شده است:

فصل‌های ابتدایی:

• مفاهیم اساسی جبر خطی و حسابان.
• مبانی آمار و احتمالات.
• معرفی شبکه‌های عصبی مصنوعی.

فصل‌های میانی:

• معماری‌های شبکه‌های عصبی عمیق (CNNs، RNNs و غیره).
• روش‌های بهینه‌سازی (Gradient Descent، Adam و غیره).
• تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization).
• توابع فعال‌سازی (Activation functions).

فصل‌های پایانی:

• کاربردهای یادگیری عمیق در حوزه‌های مختلف.
• ابزارها و کتابخانه‌های یادگیری عمیق (TensorFlow، PyTorch و غیره).
• مسائل و چالش‌های پیش روی یادگیری عمیق.

این کتاب به خوانندگان کمک می‌کند تا درک عمیقی از عملکرد داخلی شبکه‌های عصبی، نحوه آموزش آن‌ها و چالش‌های مربوط به آن‌ها کسب کنند. این کتاب با زبانی ساده و قابل فهم، مفاهیم پیچیده ریاضیاتی را توضیح می‌دهد و خوانندگان را قادر می‌سازد تا به طور موثر از این مفاهیم در پروژه‌های خود استفاده کنند.

چرا باید کتاب Mathematical Engineering of Deep Learning را بخوانیم

کتاب Mathematical Engineering of Deep Learning یک منبع ضروری برای هر کسی است که به طور جدی به دنبال پیشرفت در حوزه یادگیری عمیق است. دلایل متعددی برای خواندن این کتاب وجود دارد:

• درک عمیق‌تر: این کتاب به شما کمک می‌کند تا درک عمیق‌تری از مبانی ریاضیاتی پشت الگوریتم‌های یادگیری عمیق به دست آورید. این درک برای طراحی، پیاده‌سازی و عیب‌یابی مدل‌های پیچیده ضروری است.
• افزایش مهارت‌های حل مسئله: با یادگیری اصول ریاضیاتی، شما قادر خواهید بود مسائل مربوط به یادگیری عمیق را با رویکردی مهندسی‌گونه حل کنید.
• بهبود عملکرد مدل‌ها: درک بهتر از اصول ریاضیاتی به شما امکان می‌دهد تا مدل‌های خود را بهینه کنید و عملکرد آن‌ها را بهبود بخشید.
• ارائه یک پایه محکم: این کتاب یک پایه محکم برای یادگیری مفاهیم پیشرفته‌تر و تحقیقات در زمینه یادگیری عمیق فراهم می‌کند.
• به‌روز بودن: این کتاب آخرین پیشرفت‌ها و تکنیک‌های یادگیری عمیق را پوشش می‌دهد.
• مناسب برای مخاطبان مختلف: این کتاب برای دانشجویان، محققان و متخصصان در این زمینه مناسب است، و یک پل بین تئوری و عمل ایجاد می کند.

به طور خلاصه، اگر می‌خواهید به یک متخصص یادگیری عمیق تبدیل شوید، این کتاب یک سرمایه‌گذاری ارزشمند است. این کتاب نه تنها دانش شما را افزایش می‌دهد، بلکه به شما ابزارهایی را می‌دهد که برای موفقیت در این زمینه به آن‌ها نیاز دارید.

درباره نویسنده کتاب Liquet, Benoit; Moka, Sarat; Nazarathy, Yoni

این کتاب حاصل تلاش‌های سه محقق برجسته در حوزه یادگیری عمیق است: Liquet, Benoit; Moka, Sarat; Nazarathy, Yoni. هر یک از این نویسندگان، دانش و تخصص خود را در این کتاب جمع‌آوری کرده‌اند تا یک منبع جامع و دقیق ارائه دهند.

Liquet, Benoit: [با توجه به محدودیت اطلاعات، در این قسمت اطلاعات دقیقی در مورد سوابق تحصیلی و تحقیقاتی ایشان ارائه نمی‌شود. اما می‌توان حدس زد که ایشان، متخصص در حوزه یادگیری عمیق هستند.]

Moka, Sarat: [با توجه به محدودیت اطلاعات، در این قسمت اطلاعات دقیقی در مورد سوابق تحصیلی و تحقیقاتی ایشان ارائه نمی‌شود. اما می‌توان حدس زد که ایشان، متخصص در حوزه یادگیری عمیق هستند.]

Nazarathy, Yoni: [با توجه به محدودیت اطلاعات، در این قسمت اطلاعات دقیقی در مورد سوابق تحصیلی و تحقیقاتی ایشان ارائه نمی‌شود. اما می‌توان حدس زد که ایشان، متخصص در حوزه یادگیری عمیق هستند.]

ترکیب دانش و تجربه این سه نویسنده، یک منبع بی‌نظیر را برای خوانندگان ایجاد کرده است که با دیدگاه‌های مختلف و تخصص‌های متنوع، به بررسی عمیق مباحث یادگیری عمیق می‌پردازد. همکاری آن‌ها، این اطمینان را می‌دهد که کتاب از نظر علمی دقیق و از نظر کاربردی مفید باشد.

نگاه کلی به کتاب

کتاب Mathematical Engineering of Deep Learning یک منبع آموزشی ضروری برای هر کسی است که به دنبال یادگیری عمیق است. این کتاب یک مرور کلی از موضوعات کلیدی ارائه می‌دهد، از جمله:

این کتاب با ارائه یک نمای کلی از موضوعات اصلی، به خوانندگان کمک می‌کند تا درک جامعی از این حوزه به دست آورند و مبنایی برای مطالعات بیشتر ایجاد کنند.

نتیجه گیری

کتاب Mathematical Engineering of Deep Learning یک منبع ارزشمند برای هر کسی است که می‌خواهد به یک متخصص یادگیری عمیق تبدیل شود. این کتاب با پوشش گسترده از مبانی ریاضیاتی گرفته تا کاربردهای عملی، دانش و ابزارهای لازم برای موفقیت در این زمینه را ارائه می‌دهد. اگر به دنبال درک عمیق‌تری از یادگیری عمیق هستید، این کتاب را به شدت توصیه می‌کنیم.

دانلود کتاب Mathematical Engineering of Deep Learning را از طریق سایت سایبر یونی تجربه کنید.