دانلود کتاب Practical Deep Learning, 2nd Edition

دانلود کتاب Practical Deep Learning, 2nd Edition

نویسنده: Ronald T. Kneusel

شماره سریال: ۹۷۹۸۳۴۱۶۵۵۱۱۹

ناشر: No Starch Press

سال: May ۲۰۲۵

نسخه ناشر (کیفیت اصلی)

purpleribbon save

امتیاز کاربران: (۰.۰) :

حجم فایل

None مگابایت

تعداد صفحات

۵۸۴

قیمت کتاب: ۷۹,۹۰۰ تومان

توضیحات

معرفی کتاب Practical Deep Learning, 2nd Edition

در دنیای پرشتاب و رو به تکامل هوش مصنوعی، یادگیری عمیق (Deep Learning) به عنوان یکی از قدرتمندترین شاخه‌ها، انقلابی عظیم در پردازش داده‌ها، شناسایی الگوها و حل مسائل پیچیده ایجاد کرده است. از تشخیص تصاویر و پردازش زبان طبیعی گرفته تا خودروهای خودران و کشف داروهای جدید، یادگیری عمیق در خط مقدم نوآوری قرار دارد. اما ورود به این حوزه، که گاهی اوقات بسیار نظری و پیچیده به نظر می‌رسد، می‌تواند برای بسیاری دلهره‌آور باشد. کتاب Practical Deep Learning, 2nd Edition نوشته Ronald T. Kneusel، این شکاف را پر کرده و مسیری عملی و گام به گام را برای علاقه‌مندان به یادگیری عمیق فراهم می‌آورد. این کتاب، با تکیه بر مفاهیم اساسی و ارائه مثال‌های کاربردی، شما را قادر می‌سازد تا دانش تئوری را به توانایی‌های عملی در ساخت و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق تبدیل کنید.

درباره کتاب Practical Deep Learning, 2nd Edition

Practical Deep Learning, 2nd Edition، اثری جامع و به‌روز از Ronald T. Kneusel است که برای طیف وسیعی از مخاطبان، از دانشجویان و پژوهشگران گرفته تا مهندسان و توسعه‌دهندگان نرم‌افزار که به دنبال درک عمیق‌تر و کاربردی‌تر از یادگیری عمیق هستند، طراحی شده است. این ویرایش دوم، که در ماه می ۲۰۲۵ منتشر شده است، شامل آخرین پیشرفت‌ها، تکنیک‌ها و ابزارهای موجود در حوزه یادگیری عمیق است. با ۵۸۴ صفحه محتوای غنی، کتاب به اصول اساسی شبکه‌های عصبی، چگونگی کارکرد آن‌ها، و مهم‌تر از همه، نحوه پیاده‌سازی عملی این مفاهیم با استفاده از ابزارهای مدرن می‌پردازد. این کتاب صرفاً یک معرفی تئوری نیست، بلکه یک راهنمای عملی است که شما را در فرآیند ساخت، آموزش، ارزیابی و استقرار مدل‌های یادگیری عمیق یاری می‌کند.

خلاصه کتاب Practical Deep Learning, 2nd Edition

Practical Deep Learning, 2nd Edition شما را با سفری هیجان‌انگیز در دنیای یادگیری عمیق همراه می‌کند. کتاب با مروری بر مفاهیم پایه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین آغاز می‌شود و سپس به سرعت به سراغ قلب تپنده یادگیری عمیق، یعنی شبکه‌های عصبی، می‌رود. شما با معماری‌های مختلف شبکه‌های عصبی، از شبکه‌های پرسپترون چند لایه (MLP) تا شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای پردازش تصویر و شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و ترنسفورمرها (Transformers) برای پردازش زبان طبیعی، آشنا خواهید شد. کتاب به صورت گام به گام نحوه پیاده‌سازی این شبکه‌ها را با استفاده از فریم‌ورک‌های محبوب مانند TensorFlow و PyTorch آموزش می‌دهد. بخش‌های قابل توجهی به چگونگی آماده‌سازی داده‌ها، انتخاب توابع فعال‌سازی مناسب، بهینه‌سازی فرآیند آموزش با استفاده از روش‌های گرادیان کاهشی، تنظیم هایپرپارامترها، و جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting) اختصاص یافته است.

علاوه بر این، کتاب به موضوعات پیشرفته‌تری مانند شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)، شبکه‌های عصبی کانولوشنی عمیق (DCGANs)، تکنیک‌های کاهش ابعاد، و روش‌های یادگیری انتقالی (Transfer Learning) می‌پردازد. هر فصل با مثال‌های کدنویسی عملی و قابل فهم همراه است که به شما امکان می‌دهد مفاهیم آموخته شده را بلافاصله در عمل پیاده‌سازی کرده و نتایج را مشاهده کنید. این رویکرد کاربردی، کتاب را به منبعی ارزشمند برای کسانی تبدیل می‌کند که می‌خواهند یادگیری عمیق را نه تنها درک کنند، بلکه آن را به کار گیرند.

چرا باید کتاب Practical Deep Learning, 2nd Edition را بخوانیم

خواندن کتاب Practical Deep Learning, 2nd Edition مزایای بی‌شماری دارد که آن را به یک انتخاب ضروری برای علاقه‌مندان به یادگیری عمیق تبدیل می‌کند:

  • رویکرد عملی و گام به گام: برخلاف بسیاری از کتاب‌های نظری، این اثر بر پیاده‌سازی عملی تمرکز دارد. شما یاد می‌گیرید چگونه از مفاهیم تئوری برای حل مسائل واقعی استفاده کنید.
  • پوشش جامع موضوعات: از اصول اولیه تا تکنیک‌های پیشرفته، کتاب طیف وسیعی از مباحث یادگیری عمیق را پوشش می‌دهد و برای سطوح مختلف دانش مفید است.
  • استفاده از ابزارهای مدرن: با راهنمایی‌های عملی در مورد فریم‌ورک‌های محبوب مانند TensorFlow و PyTorch، شما مهارت‌های لازم برای کار با ابزارهای استاندارد صنعت را کسب خواهید کرد.
  • مثال‌های کاربردی و کد قابل اجرا: هر مفهوم با مثال‌های کد همراه است که به شما امکان می‌دهد دانش خود را بلافاصله آزمایش و تقویت کنید.
  • محتوای به‌روز: به عنوان ویرایش دوم، این کتاب شامل آخرین پیشرفت‌ها و روندهای حوزه یادگیری عمیق است که آن را بسیار مرتبط و ارزشمند می‌سازد.
  • تقویت مهارت‌های حل مسئله: با پیاده‌سازی پروژه‌های واقعی، شما قادر خواهید بود مشکلات پیچیده را با استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق حل کنید.
  • آمادگی برای بازار کار: کسب مهارت‌های عملی در یادگیری عمیق، شما را برای فرصت‌های شغلی فراوان در زمینه‌های هوش مصنوعی، علم داده و مهندسی یادگیری ماشین آماده می‌سازد.

این کتاب به شما دیدگاهی کاربردی می‌دهد تا بتوانید از قدرت یادگیری عمیق برای ایجاد نوآوری و حل چالش‌های پیش روی خود و سازمانتان استفاده کنید.

درباره نویسنده کتاب Ronald T. Kneusel

Ronald T. Kneusel نویسنده کتاب Practical Deep Learning, 2nd Edition، متخصص برجسته در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است. تخصص و تجربه عملی او در این حوزه، باعث شده تا بتواند مفاهیم پیچیده یادگیری عمیق را به شیوه‌ای قابل فهم و کاربردی برای طیف وسیعی از مخاطبان ارائه دهد. Kneusel با سال‌ها تجربه در صنعت و دانشگاه، درک عمیقی از چالش‌های موجود در پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق دارد و این کتاب را با هدف تسهیل این فرآیند برای دیگران نوشته است. رویکرد او بر ارائه دانش تئوری همراه با راهنمایی‌های عملی و کدنویسی، او را به یک مرجع قابل اعتماد در این زمینه تبدیل کرده است.

نگاه کلی به کتاب

Practical Deep Learning, 2nd Edition ساختاری منطقی و جامع دارد که شما را از ابتدا تا انتها در مسیر یادگیری عمیق هدایت می‌کند. کتاب با بیان اهمیت یادگیری عمیق در دنیای امروز آغاز شده و به تدریج به سراغ جزئیات فنی می‌رود. در ادامه، مروری بر ساختار کلی کتاب ارائه می‌شود:

بخش موضوعات کلیدی
مقدمه و مبانی مروری بر هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، و معرفی یادگیری عمیق. آشنایی با مفاهیم اولیه شبکه‌های عصبی.
شبکه‌های عصبی پایه شبکه‌های پرسپترون چند لایه (MLP)، توابع فعال‌سازی، الگوریتم‌های بهینه‌سازی (مانند گرادیان کاهشی)، تنظیم هایپرپارامترها.
شبکه‌های کانولوشنی (CNN) معماری CNN، لایه‌های کانولوشن، پولینگ، کاربردها در پردازش تصویر.
شبکه‌های بازگشتی (RNN) و LSTM پردازش داده‌های متوالی، معماری RNN، حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)، کاربردها در پردازش زبان طبیعی.
ترنسفورمرها (Transformers) معرفی معماری ترنسفورمر، مکانیسم توجه (Attention)، کاربردهای مدرن در NLP.
تکنیک‌های پیشرفته شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)، یادگیری انتقالی، تنظیم‌کننده‌ها (Regularizers)، تکنیک‌های کاهش ابعاد.
پیاده‌سازی عملی استفاده از TensorFlow و PyTorch، آماده‌سازی داده‌ها، آموزش، ارزیابی و استقرار مدل‌ها.

هر فصل شامل توضیحات شفاف، نمودارهای گویا، و قطعات کد کاملاً کاربردی است که به خواننده کمک می‌کند تا مفاهیم را درک کرده و بلافاصله آن‌ها را به کار گیرد.

نتیجه گیری

Practical Deep Learning, 2nd Edition by Ronald T. Kneusel، یک گنجینه ارزشمند برای هر کسی است که به دنبال تسلط بر حوزه یادگیری عمیق است. این کتاب با تلفیق دانش تئوری و مهارت‌های عملی، شما را قادر می‌سازد تا مدل‌های یادگیری عمیق پیچیده را طراحی، پیاده‌سازی و به کار بگیرید. انتشار ویرایش دوم در سال ۲۰۲۵، اطمینان می‌دهد که شما با آخرین تکنیک‌ها و ابزارهای روز در این صنعت پویا آشنا خواهید شد. چه یک دانشجو باشید که تازه وارد این حوزه شده‌اید، چه یک مهندس باتجربه که به دنبال ارتقاء مهارت‌های خود هستید، این کتاب همراهی ضروری در مسیر یادگیری و موفقیت شما در دنیای هوش مصنوعی خواهد بود. با ۵۸۴ صفحه محتوای غنی و کاربردی، این کتاب سرمایه‌گذاری ارزشمندی برای آینده شغلی و حرفه‌ای شماست.

دانلود کتاب Practical Deep Learning, 2nd Edition را از طریق سایت سایبر یونی تجربه کنید.

پرفروشترین کتاب ها
Kubernetes Recipes: A... image
Kubernetes Recipes: A Practical Guide for Container Orchestration and Deployment
نویسنده:

Grzegorz Stencel, Luca...

سال انتشار:

March ۲۰۲۵

Grokking Relational Database... image
Grokking Relational Database Design
نویسنده:

Qiang Hao, Michail...

سال انتشار:

March ۲۰۲۵

MongoDB ۸.۰ in... image
MongoDB ۸.۰ in Action, Third Edition
نویسنده:

Arkadiusz Borucki

سال انتشار:

July ۲۰۲۵

مشاهده تمامی کتاب ها

نوشتن دیدگاه
CAPTCHA
حذف
دیدگاه های شما دیدگاهی وجود ندارد