معرفی و دانلود کتاب پیاده‌ سازی شبکه‌های عصبی با پایتون: همراه با پروژه‌های عملی

معرفی کتاب پیاده‌ سازی شبکه‌های عصبی با پایتون: همراه با پروژه‌های عملی

کتاب پیاده‌ سازی شبکه‌های عصبی با پایتون اثری خواندنی و راه‌گشا از ال. دی. نوینگز در زمینه‌ی آموزش مباحث مربوط به شبکه‌های عصبی و برنامه‌نویسی است. این کتاب برای کسانی تألیف شده که درمورد پایتون و قابلیت‌های آن از پیش شناخت دارند، اما به‌ دنبال فرصت‌ها و موقعیت‌هایی هستند که این دانش را به نتایجی وسیع‌تر پیوند دهند و به‌واسطه‌ی هوش‌ مصنوعی، پایتون و شبکه‌های عصبی، مهارت‌های خود را در شغل و موقعیت‌های فردی ارتقا دهند.

درباره‌ی کتاب پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی با پایتون

در دنیای معاصر، اگر روش‌های کار کردن با هوش‌ مصنوعی و سازوکارهای تکنولوژی را یاد بگیرید، قادر خواهید بود سطح خود را تغییر دهید. این کتاب برای کسانی‌ست که دیگر از ابزارهای ناکارآمد تکنولوژی خسته شده‌اند و به دنبال منبعی هستند که به آن‌ها مطالب و مهارت‌های ویژه و متمایزی یاد دهد. کتاب پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی با پایتون (Building Neural Networks from Scratch with Python) نوشته‌ی ال. دی. نوینگز (L.D. Knowings) به شما می‌گوید که اگر مطالب ارائه شده را با دقت بخوانید، به‌کلی تمام ابعاد زندگی‌تان دگرگون خواهد شد. در این کتاب قرار است درمورد کارکرد شبکه‌های عصبی در فضای هوش‌ مصنوعی و زبان برنامه‌نویسی بخوانید. برای خواندن این کتاب لازم است از پیش با پایتون آشنا بوده و شناخت کافی نسبت به کلیت بستر آن داشته باشید.

ال. دی. نوینگز به شما می‌گوید که شاید در ابتدا تصور کنید که خواندن درمورد شبکه‌های عصبی یا یادگرفتن مطلب مربوط به بستر ماشین‌های برنامه‌نویسی پیچیده و دشوار است یا تسلط بر آن زمان زیادی از شما طلب خواهد کرد، اما اگر یک منبع مناسب و دقیق برای خود برگزینید، آن‌وقت هیچ‌یک از این چالش‌ها برای شما وجود نخواهد داشت و به‌راحتی به مباحث شبکه‌های عصبی مسلط خواهید شد.

ال. دی. نوینگز در چند سرفصل و با شرح مطالب به‌صورت جزئی، شما را با ابعاد گوناگونی که می‌توان از این زبان برنامه‌نویسی بهره برد آشنا می‌کند. ال. دی. نوینگز به کارکردها، عناصر و ساختارهای ماشین‌های عصبی می‌پردازد و سپس با نثری آموزشی شرح می‌دهد که چگونه می‌توان از آن‌ها در بستر زبان پایتون استفاده کرد. در فصل پنجم نیز ال. دی. نوینگز به بررسی نقش پیش‌پردازش داده‌ها می‌پردازد و ساختارهای موجود در آن‌ها و شبکه‌های عصبی را مورد تحلیل و بررسی خود قرار می‌دهد. این کتاب ارزشمند و خواندنی توسط عین الله جعفرنژاد قمی ترجمه شده و انتشارات علوم رایانه آن را منتشر کرده است.

کتاب پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی با پایتون برای چه کسانی مناسب است؟

مطالعه‌ی این اثر به کسانی که می‌خواهند در زمینه‌ی برنامه‌نویسی و هوش‌ مصنوعی فعالیت کنند توصیه می‌شود.

در بخشی از کتاب پیاده‌ سازی شبکه‌های عصبی با پایتون: همراه با پروژه‌های عملی می‌خوانیم

خوب، شبکه‌های عصبی دقیقاً چیست؟ شبکه‌ی عصبی یک مفهوم اساسی در هوش مصنوعی است، روشی که به کامپیوترها امکان می‌دهد داده‌ها را به شیوه‌ای الهام گرفته از عملکرد پیچیده‌ی مغز انسان پردازش کنند. شبکه‌های عصبی زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین، به ویژه یادگیری عمیق است که به گره‌ها یا نورون‌های متصل به هم متکی است که به شکل لایه‌ای سازماندهی شده‌اند و انعکاس‌دهنده‌ی اتصالات عصبی در مغز انسان است. این اتصالات یک سیستم تطبیقی را ایجاد می‌کند که کامپیوترها را قادر می‌سازد تا از خطاهای خود درس بگیرند و عملکرد خود را به طور مداوم ارتقا دهند.

فهرست مطالب کتاب

فصل 1: مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
1-1: شبکه‌های عصبی و کاربردهای آن‌ها
2-1: عناصر سازنده‌ی اصلی شبکه‌های عصبی
3-1: درک ساختار و مولفه‌های شبکه‌ی عصبی
فصل 2: مبانی شبکه‌های عصبی
1-2: درک ریاضیات پایه‌ی شبکه‌های عصبی
2-2: معرفی الگوریتم‌های پس‌انتشار و کاهش گرادیان
3-2: بررسی به‌روزرسانی‌های وزن‌ها و بایاس‌ها
4-2: مروری بر توابع ضرر متداول و تکنیک‌های بهینه‌سازی
فصل 3: پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی در پایتون
1-3: آماده‌سازی محیط پایتون برای توسعه‌ی شبکه‌های عصبی
2-3: پیاده‌سازی شبکه‌ی عصبی پیشخور ساده
3-3: ااره کردن چالش‌های متداول کدها
4-3: آزمون و ارزیابی مدل‌های شبکه‌ی عصبی
فصل 4: اداره کردن مفاهیم پیچیده در شبکه‌های عصبی
1-4: تشریح معماری‌های پیشرفته‌ی شبکه‌های عصبی
2-4: معرفی تکنیک‌های منظم‌سازی
3-4: منظم سازی L1 و L2 برای کاهش وزن
4-4: مقابله با بیش‌برازش، زیربرازش و ظرفیت مدل
فصل 5: آماده‌سازی داده‌ها برای شبکه‌های عصبی
1-5: درک اهمیت پیش پردازش داده‌ها در آموزش شبکه‌های عصبی
2-5: ساده‌سازی تکنیک‌های پاک‌سازی، نرمال‌سازی و مقیاس‌بندی ویژگی‌ها برای مبتدیان
فصل 6: تفسیرپذیر کردن شبکه‌های عصبی
1-6: اداره کردن چالش‌های تفسیر تصمیمات شبکه‌ی عصبی
2-6: معرفی تکنیک‌های مصورسازی برای درک رفتار مدل
3-6: رسم منحنی‌های یادگیری و چشم‌انداز ضرر
4-6: اهمیت ویژگی و نقشه‌های برجسته
5-6: تکنیک‌های SHAP ،LIME و گرادیان‌های یکپارچه
6-6: منابع
فصل 7: به روز ماندن با پیشرفت‌های شبکه‌ی عصبی
1-7: بررسی حوزه‌ی در حال تکامل شبکه‌های عصبی
2-7: منابع مورد نیاز برای به روز ماندن پیوسته
3-7: منابع
فصل 8: بررسی چند پروژه ساده
1-8: کاربرد شبکه‌های عصبی در پروژه‌های دنیای واقعی
2-8: چالش‌ها و نکات عملی برای استقرار مدل‌ها
3-8: منابع
نتیجه‌گیری
واژه‌نامه انگلیسی به فارسی
مراجع