کتاب Deep Learning with Python یک منبع فوقالعاده برای یادگیری Deep Learning با استفاده از زبان برنامهنویسی پایتون میباشد. این کتاب جدیدترین متدهای یادگیری عمیق را در قالب زبان پایتون با زبانی شیوا و جذاب توضیح داده است. همچنین مباحث مهم در زمینه یادگیری عمیق شرح داده شده و با زبان پایتون پیادهسازی شده است.
در ادامه مقدمهای از کتاب Deep Learning with Python را از زبان نویسنده شرح خواهیم داد.
مقدمهای بر کتاب Deep Learning with Python:
این کتاب برای کسانی نوشته شده است که میخواهند یادگیری عمیق را از ابتدا کشف کنند یا درک خود را از یادگیری عمیق گسترش دهند. چه یک مهندس یادگیری ماشین، یک توسعهدهنده نرمافزار یا یک دانشجوی کالج باشید، در این صفحات ارزش خواهید یافت.
شما یادگیری عمیق را به روشی قابل دسترسی کشف خواهید کرد – ساده شروع کنید، سپس با تکنیکهای پیشرفته کار کنید. متوجه خواهید شد که کتاب Deep Learning with Python تعادلی بین شهود، نظریه و عمل عملی ایجاد میکند. از نمادگذاری ریاضی اجتناب میکند و در عوض ترجیح میدهد ایدههای اصلی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را از طریق کدهای دقیق و مدلهای ذهنی بصری توضیح دهد. شما از نمونههای کد فراوانی که شامل تفسیر گسترده، توصیههای عملی، و توضیحات سطح بالا ساده درباره همه چیزهایی که برای شروع استفاده از یادگیری عمیق برای حل مشکلات واقعی نیاز دارید، یاد خواهید گرفت.
نمونههای کد از چارچوب یادگیری عمیق Python Keras با TensorFlow 2 به عنوان موتور عددی آن استفاده میکنند. آنها بهترین شیوههای مدرن Keras و TensorFlow 2 را از سال 2021 نشان میدهند.
پس از خواندن این کتاب، متوجه خواهید شد که یادگیری عمیق چیست، چه زمانی قابل اجرا است و چه محدودیتهایی دارد. شما با گردش کار استاندارد برای نزدیک شدن و حل مشکلات یادگیری ماشین آشنا خواهید بود و میدانید که چگونه به مشکلاتی که معمولاً با آن مواجه میشوید رسیدگی کنید. شما میتوانید از Keras برای مقابله با مشکلات دنیای واقعی از بینایی کامپیوتر گرفته تا پردازش زبان طبیعی استفاده کنید: طبقهبندی تصویر، تقسیمبندی تصویر، پیشبینی سریهای زمانی، طبقهبندی متن، ترجمه ماشینی، تولید متن و موارد دیگر.
چه کسی باید این کتاب را بخواند؟
این کتاب برای افرادی با تجربه برنامهنویسی پایتون نوشته شده است که میخواهند با یادگیری ماشین و یادگیری عمیق شروع کنند. اما این کتاب میتواند برای بسیاری از خوانندگان مختلف نیز ارزشمند باشد:
اگر دانشمند دادهای هستید که با یادگیری ماشین آشنا هستید، کتاب Deep Learning with Python مقدمهای محکم و عملی برای یادگیری عمیق، سریعترین و مهمترین زیرشاخه یادگیری ماشین، در اختیار شما قرار میدهد.
اگر یک محقق یا تمرینکننده یادگیری عمیق هستید که بهدنبال شروع کار با چارچوب Keras هستید، کتاب Deep Learning with Python را بهعنوان دوره ایدهآل تصادف Keras خواهید دید.
بیشتر بخوانید: کتاب Deep Learning with Keras
اگر دانشجوی فارغالتحصیل هستید که یادگیری عمیق را در یک محیط رسمی مطالعه میکنید، کتاب Deep Learning with Python را مکملی عملی برای آموزش شما میبینید که به شما کمک میکند شهودی را در مورد رفتار شبکههای عصبی عمیق ایجاد کنید و شما را با بهترین شیوههای کلیدی آشنا میکند.
حتی افرادی که دارای ذهنیت فنی هستند و به طور منظم کدنویسی نمیکنند، این کتاب را به عنوان مقدمهای برای مفاهیم یادگیری عمیق پایه و پیشرفته مفید خواهند یافت. برای درک مثالهای کد، به مهارت قابل قبولی در پایتون نیاز دارید. علاوه بر این، آشنایی با کتابخانه NumPy مفید خواهد بود، اگرچه لازم نیست. شما نیازی به تجربه قبلی در زمینه یادگیری ماشین یا یادگیری عمیق ندارید: این کتاب، از ابتدا، تمام اصول اولیه لازم را پوشش میدهد. شما نیازی به پیشزمینه ریاضی پیشرفته ندارید، ریاضیات در سطح دبیرستان برای ادامه کار کافی است.
همچنین شما میتوانید از کتاب Introduction to Deep Learning نیز برای یادگیری مفاهیم یادگیری عمیق استفاده نمائید.
سرفصلهای کتاب Deep Learning with Python:
- 1 What is deep learning?
- 2 The mathematical building blocks of neural networks
- 3 Introduction to Keras and TensorFlow
- 4 Getting started with neural networks: Classification and regression
- 5 Fundamentals of machine learning
- 6 The universal workflow of machine learning
- 7 Working with Keras: A deep dive
- 8 Introduction to deep learning for computer vision
- 9 Advanced deep learning for computer vision
- 10 Deep learning for timeseries
- 11 Deep learning for text
- 12 Generative deep learning
- 13 Best practices for the real world
- 14 Conclusions
فایل کتاب Deep Learning with Python را میتوانید پس از پرداخت، دریافت کنید.
دیدگاهها
هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.