کتاب Deep Learning for Data Architects: Unleash the power of Python’s deep learning algorithms (یادگیری عمیق برای معماران داده: قدرت الگوریتم های یادگیری عمیق پایتون را نمایش دهید) کاربرد یادگیری عمیق را برای معماران داده با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون بیان می‌کند.
در ادامه مقدمه‌ای از کتاب Deep Learning for Data Architects را از زبان نویسنده شرح خواهیم داد.
مقدمه‌ای بر کتاب Deep Learning for Data Architects:
دنیایی که ما می‌شناسیم در حال دستخوش یک دگرگونی عمیق است، یک دگردیسی دیجیتالی که توسط قدرت عظیم داده‌ها و هوش مصنوعی هدایت می‌شود. در مرکز این جزر و مد انقلابی یک بازیگر کلیدی – معمار داده -ایستاده است. نقش یک معمار داده که مسئولیت درک اقیانوس‌های عظیم داده‌ها و تبدیل آن به بینش‌های معنادار را بر عهده دارد، با سرعتی خیره‌کننده در حال تکامل است. \”یادگیری عمیق برای معماران داده\” تجسمی از آن تکامل است.
هدف کتاب Deep Learning for Data Architects روشن کردن مسیر برای معماران و علاقه‌مندان به داده، هدایت آن‌ها از طریق هزارتوی ساختار‌های داده مدرن و تکنیک‌های هوش مصنوعی، از مبانی برنامه‌نویسی پایتون تا مناظر پیشرفته مدل‌های یادگیری عمیق است. این گواهی بر روایت قانع‌کننده تغییری است که صنعت در حال تجربه آن است و به متخصصانی که آرزوی ماندن در خط مقدم این تحول دیجیتال را دارند، ارائه می‌دهد.
بیشتر بخوانید: کتاب Deep Learning Algorithms
\”یادگیری عمیق برای معماران داده\” به سادگی مفاهیم نظری را بازگو نمی‌کند. در عوض، یک گفتگوی جذاب با خواننده ایجاد می‌کند و پیاده‌سازی‌های عملی پایتون را برای پارادایم‌های پیچیده هوش مصنوعی فراهم می‌کند و پلی بین تئوری و عمل ایجاد می‌کند. هر فصل بر اساس آخرین فصل استوار است و با اصول اولیه شروع می‌شود و به تدریج به عمق هوش مصنوعی و یادگیری ماشین می‌پردازد.
طول مسیر سفر به اندازه مقصد مهم است و در حین خواندن کتاب Deep Learning for Data Architects، شما با چالش‌های داده‌های دنیای واقعی روبرو می‌شوید، اعماق شبکه‌های عصبی را کشف می‌کنید، پیچیدگی‌های شبکه‌های عصبی کانولوشنی و مکرر را درک می‌کنید و راز‌های شبکه‌های متخاصم مولد را کشف می‌کنید. و ترانسفورماتور‌ها هر قدمی که برمی‌دارید بینش‌ها و مهارت‌های جدیدی به شما می‌بخشد و به شما این امکان را می‌دهد تا با هر چالشی که چشم‌انداز داده‌ها ممکن است سر راهتان قرار بگیرد، مقابله کنید.
چه یک معمار داده کارکشته باشید که قصد دارد یادگیری عمیق را به زرادخانه خود بیافزاید، یا یک مشتاق نوظهور که قدم به تقاطع هیجان‌انگیز این زمینه‌ها می‌گذارد، کتاب Deep Learning for Data Architects برای شما طراحی شده است. همانطور که صفحات را ورق می‌زنید، متوجه می‌شوید که نه تنها در حال یادگیری هستید، بلکه با روایت یادگیری عمیق در حال تکامل هستید و زمینه را برای حرفه‌ای مطمئن در آینده در این حوزه پویا فراهم می‌کنید.
بیشتر بخوانید: کتاب Introduction to Data Engineering
این سفر یادگیری و تحول را در آغوش بگیرید و اجازه دهید «آموزش عمیق برای معماران داده» راهنمای و همراه شما در اودیسه هیجان‌انگیز هوش مصنوعی و علم داده باشد.
فصل ۱: پایتون برای علم داده – به عنوان یک پایه محکم عمل می‌کند و مقدمه‌ای برای پایتون برای علم داده ارائه می‌دهد. شما مفاهیم اساسی برنامه‌نویسی، ساختار‌های داده و کتابخانه‌هایی مانند NumPy و Pandas را یاد خواهید گرفت. این فصل از کتاب Deep Learning for Data Architects، تضمین می‌کند که شما به مهارت‌های لازم پایتون برای سفر یادگیری عمیق پیش رو مجهز شده‌اید.
فصل ۲: چالش‌های دنیای واقعی برای متخصصان داده در تبدیل داده‌ها به بینش – به چالش‌هایی می‌پردازد که متخصصان داده هنگام تبدیل داده‌های خام به بینش ارزشمند با آن مواجه هستند. شما تمیز کردن داده‌ها، مدیریت مقادیر از دست رفته، تشخیص نقاط پرت، و تکنیک‌های مهندسی ویژگی را بررسی خواهید کرد. این فصل از کتاب Deep Learning for Data Architects، شما را برای مراحل پیش پردازش داده‌ها که برای اجرای موفقیت‌آمیز یادگیری عمیق ضروری هستند، آماده می‌کند.
فصل ۳ کتاب Deep Learning for Data Architects: ساخت یک مدل پیش‌بینی مبتنی بر شبکه عصبی – بر ساخت مدل‌های پیش‌بینی با استفاده از شبکه‌های عصبی تمرکز دارد. شما در مورد معماری یک شبکه عصبی، نقش توابع فعال‌سازی، و تکنیک‌های رسیدگی به وظایف طبقه‌بندی و رگرسیون خواهید آموخت. از طریق پیاده‌سازی کد پایتون، تجربه عملی در ساخت و آموزش شبکه‌های عصبی به دست خواهید آورد.
فصل ۴: شبکه‌های عصبی کانولوشن – CNNها را معرفی می‌کند، یک کلاس قدرتمند از شبکه‌های عصبی برای کار‌های تجزیه و تحلیل تصویر. شما اجزای کلیدی CNNها، مانند لایه‌های کانولوشن، لایه‌های ادغام و لایه‌های کاملاً متصل را درک خواهید کرد. این فصل از کتاب Deep Learning for Data Architects، پیاده‌سازی کد پایتون را برای ساخت مدل‌های CNN برای وظایف طبقه‌بندی تصویر ارائه می‌کند.
فصل ۵: تشخیص کاراکتر نوری – زمینه هیجان‌انگیز OCR را با استفاده از یادگیری عمیق بررسی می‌کند. شما تکنیک‌هایی را برای استخراج متن از تصاویر کشف خواهید کرد که امکان تشخیص خودکار متن را فراهم می‌کند. از طریق پیاده‌سازی کد پایتون، نحوه ساخت مدل‌های OCR و اعمال آن‌ها در سناریو‌های دنیای واقعی را خواهید آموخت.
فصل ۶: تشخیص‌اشیا – بر روی تشخیص شی تمرکز دارد، یک کار ضروری در بینایی کامپیوتر. الگوریتم‌ها و معماری‌های رایج تشخیص‌اشیا، مانند Faster R-CNN و YOLO را بررسی خواهید کرد. از طریق پیاده‌سازی کد پایتون، تجربه عملی در آموزش و استقرار مدل‌های تشخیص‌اشیا به دست خواهید آورد.
فصل ۷: تقسیم‌بندی تصویر – به بخش‌بندی تصویر می‌پردازد، تکنیکی که برای تقسیم‌بندی تصاویر به مناطق معنادار استفاده می‌شود. با الگوریتم‌های تقسیم‌بندی محبوب، از جمله U-Net و Mask R-CNN آشنا خواهید شد. از طریق پیاده‌سازی کد پایتون، درک عمیق‌تری از تقسیم‌بندی تصویر و کاربرد‌های آن ایجاد خواهید کرد.
فصل ۸: شبکه‌های عصبی مکرر – RNNها را معرفی می‌کند که به طور گسترده برای تجزیه و تحلیل داده‌های متوالی استفاده می‌شوند. شما معماری RNNها، از جمله واحد‌های LSTM و GRU را درک خواهید کرد. از طریق پیاده‌سازی کد پایتون، نحوه ساخت مدل‌های RNN برای کار‌هایی مانند پردازش زبان طبیعی و پیش‌بینی سری‌های زمانی را یاد خواهید گرفت.
فصل ۹: شبکه‌های متخاصم مولد – دنیای شگفت‌انگیز GANها را بررسی می‌کند که می‌تواند نمونه‌های داده جدیدی را بر اساس داده‌های آموزشی تولید کند. شما در مورد فرآیند آموزش خصمانه و معماری‌های مختلف GAN از جمله DCGAN و CycleGAN خواهید آموخت. از طریق پیاده‌سازی کد پایتون، تجربه عملی در تولید تصاویر واقعی و کاوش در مدل‌سازی تولیدی به دست خواهید آورد.
فصل ۱۰: Transformers – Transformers، یک معماری یادگیری عمیق انقلابی را معرفی می‌کند که در وظایف پردازش زبان طبیعی برجسته شده است. با معماری ترانسفورماتور و انواع آن مانند BERT و GPT آشنا خواهید شد. از طریق پیاده‌سازی کد‌های پایتون، تجربه عملی در استفاده از ترانسفورماتور‌ها برای کار‌های مرتبط با متن به دست خواهید آورد.
سرفصل‌های کتاب Deep Learning for Data Architects:
- Cover
- Title Page
- Copyright Page
- Dedication Page
- About the Author
- About the Reviewer
- Acknowledgements
- Preface
- Table of Contents
- 1. Python for Data Science
- 2. Real-World Challenges for Data Professionals in Converting Data Into Insights
- 3. Build a Neural Network-Based Predictive Model
- 4. Convolutional Neural Networks
- 5. Optical Character Recognition
- 6. Object Detection
- 7. Image Segmentation
- 8. Recurrent Neural Networks
- 9. Generative Adversarial Networks
- 10. Transformers
- Index
جهت دانلود کتاب Deep Learning for Data Architects می‌توانید پس از پرداخت، دریافت کنید.
نقد و بررسی‌ها
هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.