معرفی و بررسی جدیدترین کتاب های آموزشی یادگیری عمیق
جدیدترین کتاب‌های آموزشی یادگیری عمیق با ارائه مفاهیم به‌روز و کاربردی، به علاقه‌مندان این حوزه امکان می‌دهند تا از پایه تا پیشرفته، مهارت‌های خود را در زمینه شبکه‌های عصبی، یادگیری تقویتی و معماری‌های نوین توسعه دهند. این منابع با تمرکز بر مثال‌های عملی و پروژه‌های واقعی، یادگیری عمیق را برای دانشجویان، پژوهشگران و متخصصان فناوری به شکلی قابل‌فهم و جذاب ارائه می‌کنند. مطالعه این کتاب‌ها، دریچه‌ای نوین به دنیای هوش مصنوعی باز می‌کند و فرصت بهره‌گیری از جدیدترین متدها و تکنیک‌ها را فراهم می‌آورد.
مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و نقش کلیدی زبان‌های برنامه‌نویسی
یادگیری عمیق، یکی از هیجان‌انگیزترین شاخه‌های هوش مصنوعی است که با الهام از ساختار مغز انسان، توانسته انقلابی در پردازش داده‌ها و تصمیم‌گیری‌های هوشمند ایجاد کند. اما پشت پرده این فناوری قدرتمند، زبان‌های برنامه‌نویسی نقش حیاتی ایفا می‌کنند؛ آن‌ها ابزارهایی هستند که ایده‌ها را به واقعیت تبدیل می‌کنند و مدل‌های پیچیده یادگیری عمیق را شکل می‌دهند. در این مسیر، تسلط بر زبان‌های برنامه‌نویسی محبوب مانند پایتون، جاوا و R، کلید موفقیت در توسعه پروژه‌های نوآورانه و استفاده عملی از یادگیری عمیق محسوب می‌شود.
چرا پایتون و متلب زبان‌های مرجع در یادگیری عمیق هستند؟
پایتون و متلب هر دو بسترهای قدرتمند و منسجمی هستند که برای توسعه مدل‌های پیچیده یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، گزینه مناسبی به‌شمار می‌روند. در ادامه، دلایل اصلی انتخاب این زبان‌ها را به تفکیک مورد بررسی قرار می‌دهیم:
-
زبان پایتون
بستری غنی از کتابخانه‌های یادگیری عمیق
پایتون میزبان برخی از معروف‌ترین و پیشرفته‌ترین کتابخانه‌های یادگیری عمیق است که عبارت‌اند از:
- TensorFlow (ساخته شده توسط گوگل)
- PyTorch (محبوب در حوزه پژوهش، ساخته شده توسط Meta)
- Keras (رابط سطح بالا برای توسعه سریع مدل‌ها)
- JAX، Hugging Face Transformers، FastAI و ده‌ها مورد دیگر
متن باز (Open-source) و رایگان بودن
کد این زبان به گونه‌ای است که برای همه افراد به صورت رایگان قابل مشاهده بود و امکان تغییر دارد. لازم به ذکر است که توسعه پایتون توسط جامعه‌ای عظیم از پژوهشگران، مهندسان و شرکت‌های بزرگ پشتیبانی می‌شود. این امر موجب نوآوری سریع و در دسترس بودن ابزارها این زبان برای همه می‌شود.
قابلیت اجرا روی GPU/TPU
پشتیبانی داخلی پایتون از CUDA (برای GPUهای NVIDIA) در کتابخانه‌هایی مثل PyTorch و TensorFlow باعث اجرای سریع مدل‌های سنگین یادگیری عمیق شده است.
جامعه کاربری فعال و منابع آموزشی گسترده
کتاب یادگیری عمیق، دوره‌های آنلاین، مستندات رسمی و انجمن‌هایی مانند Stack Overflow، پایتون را به زبانی ایده‌آل برای ورود و پیشرفت در یادگیری عمیق تبدیل کرده‌اند.
-
زبان متلب
یکپارچگی کامل در محیط توسعه (IDE)
متلب محیطی گرافیکی، شهودی و بسیار مناسب برای تحلیل عددی و تجسم داده‌ها دارد. به‌علاوه ابزارهایی مانند Live Script امکان ساخت گزارش تعاملی همراه با کد، متن و گراف را فراهم می‌کنند.
جعبه‌ابزار یادگیری عمیق (Deep Learning Toolbox)
این جعبه‌ابزار موجود در متلب شامل توابع آماده برای ساخت، آموزش و ارزیابی شبکه‌های عصبی است. همچنین از مدل‌های ساده تا CNN، LSTM، GAN و شبکه‌های attention-based را پشتیبانی می‌کند.
قابلیت مدل‌سازی گرافیکی با Simulink
در پروژه‌های مهندسی (مثل بینایی ماشین، سامانه‌های کنترل یا تشخیص خطا) متلب قابلیت مدل‌سازی گرافیکی و شبیه‌سازی end-to-end در اخیتار کاربران قرار می‌دهد.
پشتیبانی رسمی، دقیق و صنعتی از سوی MathWorks
مناسب برای استفاده در محیط‌های حساس صنعتی یا دانشگاهی که نیاز به اطمینان از صحت و دقت محاسبات دارند.
مقایسه پایتون و متلب
پایتون و متلب به طور گسترده‌ای توسط مهندسان و دانشمندان در زمینه‌های مختلف مورد استفاده قرار می‌گیرند. با وجود اینکه در اکثر مواقع، می‌توان یکی از این زبان‌ها را جایگزین دیگری کرد (یعنی تفاوتی در عملکرد این دو زبان وجود نداشته و می‌توان یکی از آن‌ها را انتخاب کرد). اما در برخی کاربردهای خاص، کاربران به‌دلایل فنی یا محدودیت‌های مالی مجبور هستند یکی از زبان‌ها را انتخاب کنند.
پایتون یک زبان برنامه‌نویسی سطح بالا، تفسیری، تعاملی و شی‌گرا (ترکیبی از داده و رفتار) است که شباهت‌هایی با زبان‌هایی مانند PERL و Ruby دارد. این زبان با هدف خوانایی بالا و سادگی در پیاده‌سازی، طراحی شده است. پایتون متن‌بازاست؛ یعنی استفاده از آن رایگان است و روی تمامی سیستم‌عامل‌ها اجرا می‌شود.
متلب یک زبان برنامه‌نویسی با عملکرد بالا است که عموماً برای محاسبات فنی به‌کار می‌رود. این زبان محیطی یکپارچه برای محاسبه، تجسم و برنامه‌نویسی فراهم می‌کند و بیان مسائل و راه‌حل‌ها را با استفاده از نمادهای آشنای ریاضی ممکن می‌سازد.
در مجموع، هر دو زبان نقاط قوت و ضعف خاص خود را دارند و اغلب بر اساس معیارهایی مانند سهولت استفاده، عملکرد، پشتیبانی و منابع در دسترس (نظیر کتابخانه‌ها و تولباکس‌ها) مورد مقایسه قرار می‌گیرند. به‌طور کلی می‌توان از کتاب یادگیری عمیق با استفاده از زبان پایتون و متلب برای درک بهتر آن‌ها استفاده نمود.
معرفی و بررسی بهترین کتاب‌های یادگیری عمیق چاپ 2025 (ویژه پایتون)
کتاب‌های مختلفی در زمینه یادگیری عمیق با پایتون به بازار عرضه شده است که در ادامه 3 تا از کتاب‌ها در این زمینه را مورد بررسی قرار می‌دهیم.
کتاب Beginning Anomaly Detection Using Python-Based Deep Learning
این کتاب با استفاده از Keras و PyTorch در زبان برنامه‌نویسی پایتون، چگونگی استفاده از مدل‌های مختلف یادگیری عمیق در وظایف تشخیص ناهنجاری بدون نظارت همچنین نیمه نظارتی را توضیح می‌دهد.
کتاب با توضیحی درباره اینکه تشخیص ناهنجاری چیست، چه کاربردهایی دارد و چرا اهمیت دارد آغاز می‌شود. پس از بررسی روش‌های آماری و سنتی یادگیری ماشین برای تشخیص ناهنجاری با استفاده از Scikit-Learn در پایتون، مقدمه‌ای در مورد یادگیری عمیق ارائه می‌دهد و چگونگی ساخت و آموزش مدل‌های یادگیری عمیق در Keras و PyTorch را بررسی می‌کند.
سپس تمرکز خود را بر روی کاربرد مدل‌هایی می‌گذارد که در تشخیص ناهنجاری مورد استفاده قرار می‌گیرند؛ این مدل‌ها شامل:
- انواع مختلف اتوانکودرها (Autoencoders)
- ماشین بولتزمن محدودشده (Restricted Boltzmann Machines)
- شبکه‌های بازگشتی عصبی (RNNs)
- حافظه بلندمدت کوتاه‌مدت (LSTMs)
- شبکه‌های کانولوشنی زمانی (Temporal Convolutional Networks)
علاوه بر مواردی که تا اینجای کار به آن‌ها اشاره شد، کتاب Beginning Anomaly Detection Using Python-Based Deep Learning به بررسی تشخیص ناهنجاری به روش‌های بدون نظارت و نیمه‌نظارتی می‌پردازد و اصول اولیه تشخیص ناهنجاری‌ها مبتنی بر سری‌های زمانی را پوشش می‌دهد.
در پایان این کتاب یادگیری عمیق، شما درک کاملی از وظیفه تشخیص ناهنجاری‌ها و مجموعه‌ای از روش‌های مختلف برای رویکرد به این مسئله، از روش‌های سنتی گرفته تا یادگیری عمیق، خواهید داشت. علاوه بر این، با کتابخانه Scikit-Learn آشنا می‌شوید و می‌توانید مدل‌های یادگیری عمیق را در Keras و PyTorch ایجاد کنید.
به طور خلاصه مطالبی که در این کتاب می‌خوانید عبارت‌اند از:
- درک اینکه تشخیص ناهنجاری چیست و چرا در دنیای امروز اهمیت دارد
- آشنایی با روش‌های آماری و سنتی یادگیری ماشین برای تشخیص ناهنجاری با استفاده از Scikit-Learn
- آموزش اصول پایه‌ای یادگیری عمیق در پایتون با استفاده از Keras و PyTorch
- آگاهی از مفاهیم پایه علم داده برای ارزیابی عملکرد مدل مانند AUC، دقت (precision)، یادآوری (recall) و غیره
- کاربرد یادگیری عمیق در تشخیص ناهنجاری به روش‌های نیمه‌نظارتی و بدون نظارت
لینک دانلود کتاب Beginning Anomaly Detection Using Python-Based Deep Learning
کتاب Deep Learning with MXNet Cookbook
این کتاب یکی از بهترین کتاب های یادگیری عمیق به‌حساب می‌آید و شما را قادر می‌سازد تا راهکارهای سریع و مقیاس‌پذیر یادگیری عمیق را با بهره‌گیری از Apache MXNet آموزش ببینید. در ابتدا کتاب شما را با نسخه‌های مختلف MXNet آشنا کرده و کمک می‌کند نسخه مناسب را انتخاب و کتابخانه را نصب کنید.
سپس یاد می‌گیرید چگونه از کتابخانه‌های MXNet/Gluon برای حل مسائل دسته‌بندی و رگرسیون استفاده کنید و با نحوه عملکرد داخلی این کتابخانه‌ها آشنا شوید. همچنین نحوه تحلیل دیتاست‌های ساده در زمینه‌هایی مثل رگرسیون عددی، دسته‌بندی داده، تشخیص تصویر و دسته‌بندی متن را خواهید آموخت. در ادامه، نحوه ساخت و آموزش معماری‌های شبکه‌های عصبی یادگیری عمیق از پایه آموزش داده می‌شود و سپس به مفاهیم پیچیده‌تری مانند یادگیری انتقالی می‌پردازد.
شما در کتاب Deep Learning with MXNet Cookbook یاد می‌گیرید چگونه معماری‌هایی مانند CNN، RNN، LSTM، ترنسفورمرها و غیره را بسازید، آموزش دهید و در برنامه‌های واقعی خود استفاده کنید.
در پایان کتاب یادگیری عمیق، شما می‌توانید با استفاده از کتابخانه‌های MXNet و Gluon شبکه‌های یادگیری عمیق را با استفاده از GPU ساخته، آموزش داده و به‌طور مؤثر در محیط‌های مختلف پیاده‌سازی کنید.
به طور خلاصه موارد زیر را در کتاب آموزش می‌بینید:
- درک کتابخانه‌های MXNet و Gluon و مزایای آن‌ها
- ساخت و آموزش مدل‌های شبکه عصبی از پایه با MXNet
- به‌کارگیری یادگیری انتقالی برای ساخت معماری‌های دقیق‌تر و پیچیده‌تر
- حل مسائل مدرن بینایی کامپیوتر (CV) و پردازش زبان طبیعی (NLP) با تکنیک‌های شبکه عصبی
- آموزش و ارزیابی مدل‌ها با استفاده از GPU و یادگیری نحوه پیاده‌سازی آن‌ها
- بررسی معماری‌های پیشرفته با استفاده از GPU و بهره‌گیری از تکنیک‌های نوین بهینه‌سازی
- بهبود زمان اجرای پیش‌بینی و پیاده‌سازی مدل‌ها در محیط عملیاتی
لینک دانلود کتاب Deep Learning with MXNet Cookbook
کتاب 3D Deep Learning with Python
این کتاب با توضیح گام‌به‌گام مفاهیم ضروری و مثال‌های کاربردی، به شما کمک می‌کند تا درک عمیق و کاملی از روش‌های پیشرفته یادگیری عمیق سه‌بعدی به دست آورید. در این مسیر، خواهید دید چگونه می‌توان از کتابخانه PyTorch3D برای پردازش داده‌های سه‌بعدی از نوع مش (Mesh) و ابرنقاط (Point Cloud) استفاده کرد.
موارد گفته شده شامل بارگذاری و ذخیره فایل‌های ply و obj، تصویرسازی نقاط سه‌بعدی در دستگاه مختصات دوربین با استفاده از مدل‌های دوربین پرسپکتیو یا ارتوگرافیک، رندر گرفتن از ابرنقاط و مش‌ها و موارد بسیار دیگر می‌شود.
به‌علاوه با پیاده‌سازی برخی از جدیدترین الگوریتم‌های یادگیری عمیق سه‌بعدی مانند رندر تفاضلی (Differential Rendering)، Nerf، synsin، و Mesh R-CNN، متوجه خواهید شد که کدنویسی این مدل‌ها با استفاده از کتابخانه PyTorch3D تا چه اندازه ساده‌تر می‌شود. در پایان این کتاب یادگیری عمیق، می‌توانید مدل‌های یادگیری عمیق سه‌بعدی خود را با اطمینان پیاده‌سازی کنید.
خلاصه‌ای از آنچه در کتاب 3D Deep Learning with Python می‌آموزید:
- توسعه مدل‌های بینایی کامپیوتری سه‌بعدی برای تعامل با محیط
- آشنایی با پردازش داده‌های سه‌بعدی شامل ابرنقاط، مش‌ها، و فرمت‌های فایل ply و obj
- کار با هندسه سه‌بعدی، مدل‌های دوربین، و سیستم‌های مختصات و تبدیل بین آن‌ها
- درک آسان مفاهیم رندرینگ، سایه‌زنی و موارد مرتبط
- پیاده‌سازی رندر تفاضلی در مدل‌های متنوع یادگیری عمیق سه‌بعدی
- کار با مدل‌های پیشرفته یادگیری عمیق سه‌بعدی مانند Nerf، synsin، و Mesh R-CNN
لینک دانلود کتاب 3D Deep Learning with Python
معرفی و بررسی بهترین کتاب‌های یادگیری عمیق چاپ 2025 (ویژه متلب)
همان‌طور که تا اینجای محتوا متوجه شدید متلب نیز یکی از زبان‌های مورد استفاده برای یادگیری عمیق به‌شمار می‌رود؛ به همین دلیل در ادامه دو کتاب یادگیری عمیق در متلب (MATLAB) را به شما معرفی می‌کنیم.
کتاب Machine and Deep Learning Using MATLAB
کتاب «یادگیری ماشین و یادگیری عمیق با استفاده از MATLAB»، متخصصان تازه‌کار را با قدرت نرم‌افزار MATLAB در بررسی کاربردهای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق آشنا می‌کند. این کتاب با معرفی ابزارها و اپلیکیشن‌های مربوط در MATLAB و توضیح نحوه استفاده از آن‌ها برای یک روش خاص یا مجموعه‌ای از روش‌ها، مفاهیم را به‌صورت کاربردی آموزش می‌دهد.
در این کتاب یادگیری عمیق، ویژگی‌های هر ابزار از نظر آرگومان‌های ورودی و خروجی توضیح داده می‌شود، محدودیت‌ها یا شرایط کاربرد آن‌ها از طریق متن یا جدول مشخص می‌گردد، در نهایت نیز یک مثال اجرایی کامل همراه با تمام کدهای مورد نیاز در محیط خط فرمان MATLAB ارائه می‌شود.
نتایج اجرای کدها نیز همزمان با کد مربوطه، به صورت شکل‌ها یا جدول‌ها در اختیار شما قرار می‌گیرد. کدهای نوشته‌شده در MATLAB را می‌توان بعدها به‌عنوان قالبی برای حل مسائل یا داده‌های جدید استفاده کرد.
در سراسر کتاب، مثال‌های عملی برای مطالعه فردی در هر فصل آورده شده و یک وب‌سایت همراه نیز راه‌حل‌ها و نمونه کدها را ارائه می‌دهد. همچنین، نکات برجسته در متن، توجه خواننده را به موارد مهم یا حساس جلب می‌کند.
به طورکلی موارد زیر را در این کتاب ارزشمند یاد می‌گیرید:
- دریافت و تحلیل داده‌های عددی از طریق به‌کارگیری الگوریتم‌های محاسباتی برای پیش‌بینی الگوهای داده‌های عددی (خوشه‌بندی یا یادگیری بدون نظارت)
- روابط بین ویژگی‌ها (Predictors) و متغیر پاسخ (Response) در یادگیری نظارت‌شده، که به‌صورت طبقه‌بندی (پاسخ گسسته) و رگرسیون (پاسخ پیوسته) تقسیم می‌شود
- دریافت و تحلیل تصاویر با استفاده از شبکه‌های عصبی، و برآورد دقت شبکه (accuracy)، خطای شبکه (loss)، و یا میانگین مربعات خطا (RMSE) در مراحل آموزش، اعتبارسنجی، و آزمون
- بازآموزی و ایجاد مدل‌های جدید برای برچسب‌گذاری تصاویر، شناسایی اشیا، رگرسیون، طبقه‌بندی، و تشخیص متن
لینک دانلود کتاب Machine and Deep Learning Using MATLAB
کتاب Practical MATLAB Deep Learning
این کتاب مقدمه‌ای برای آموزش یادگیری عمیق و استفاده از جعبه‌ابزارهای متلب برای درک بهتر آن به شمار می‌رود. در کتاب Practical MATLAB Deep Learning خواهید دید که چگونه این جعبه‌ابزارها مجموعه‌ای کامل از توابع لازم را برای پیاده‌سازی تمام جنبه‌های یادگیری عمیق فراهم می‌کنند.
در طول مسیر، یاد خواهید گرفت چگونه سیستم‌های پیچیده‌ای مانند بازار سهام، زبان طبیعی و تعیین مدار تنها با استفاده از زاویه‌ها (angles-only orbit determination) را مدل‌سازی کنید. مباحثی مانند دینامیک و کنترل را پوشش داده و یاد می‌گیرید چگونه الگوریتم‌ها و روش‌های یادگیری عمیق را در محیط MATLAB ادغام کنید.
همچنین، خواهید دید چگونه می‌توان از یادگیری عمیق برای ناوبری هواپیما با استفاده از تصاویر بهره گرفت. در نهایت نیز با استفاده از یک واحد اندازه‌گیری اینرسی (IMU)، طبقه‌بندی حرکات پیروئت را انجام خواهید داد تا قابلیت‌های سخت‌افزاری MATLAB را نیز به‌صورت عملی تجربه کنید.
به طور خلاصه یاد می‌گیرید:
- آشنایی با یادگیری عمیق در MATLAB و مقایسه آن با سایر الگوریتم‌ها
- نوشتن یک تابع یادگیری عمیق در MATLAB و آموزش آن با مثال‌ها
- استفاده از جعبه‌ابزارهای مرتبط با یادگیری عمیق در MATLAB
- پیاده‌سازی پیش‌بینی اختلالات در رآکتورهای توکامک (Tokamak Disruption Prediction)
