یادگیری عمیق یک ابزار قدرتمند است هوش مصنوعی که خیلی چیزها را تغییر می دهد اگر قصد دارید در هوش مصنوعی شغلی ایجاد کنید، داشتن دانش خوب از یادگیری عمیق ضروری است. برای اینکه زندگی شما را آسان کنیم، فهرستی از چند کتاب الکترونیکی رایج یادگیری عمیق را تهیه کرده ایم که باید آنها را بخوانید. این لیست دارای 12 کتاب الکترونیکی رایگان است که به شما در یادگیری عمیق یادگیری کمک می کند. آنها توضیح می دهند که چیست، چگونه از آن استفاده می شود، و کارهای جدید هیجان انگیزی که با آن انجام می شود. هر کتاب بخش‌های مختلفی از یادگیری عمیق را پوشش می‌دهد، مانند نحوه عملکرد و نحوه استفاده از آن در مواردی مانند دیدن تصاویر، درک زبان و موارد دیگر.

عوامل کلیدی

بر اساس تعدادی از معیارهای مهم، این 12 کتاب الکترونیکی رایگان یادگیری عمیق محدود شدند:

• ارتباط و پوشش: از مفاهیم اولیه تا کاربردهای دنیای واقعی در طیف وسیعی از زمینه ها، از جمله بینایی کامپیوتر و زبان طبیعی پردازش، هر کتاب به بخش قابل توجهی از یادگیری عمیق می پردازد.
• اقتدار: محتوای این انتشارات تضمین شده است که دقیق و معتبر باشد زیرا بسیاری از نویسندگان مشهور و مهارت بالایی در زمینه یادگیری عمیق هستند، از جمله Yoshua Bengio، Ian Goodfellow و Michael Nielsen.
• دسترسی: هرکسی که می‌خواهد درباره یادگیری عمیق بیشتر بیاموزد، می‌تواند به سادگی به کتاب‌های الکترونیکی انتخابی دسترسی پیدا کند، زیرا همه آنها به‌صورت آنلاین رایگان در دسترس هستند.
• منحصر به فرد: برخی از انتشارات شامل بینش‌های جدیدی هستند، مانند تمرکز بر روش‌های تخصصی مانند GAN و مدل‌سازی احتمالی یا استفاده از زبان‌های برنامه‌نویسی خاص، مانند R، برای یادگیری عمیق.
• تنوع موضوعات: این فهرست شامل کتاب‌هایی است که طیف گسترده‌ای از موضوعات را در یادگیری عمیق پوشش می‌دهد، و تضمین می‌کند که چیزی برای مبتدیانی وجود دارد که به دنبال معرفی برای پزشکان پیشرفته هستند که به دنبال بینش‌های تخصصی هستند.
• عملی بودن: برخی از کتاب‌ها بر پیاده‌سازی‌های عملی، ارائه مثال‌های عملی و تمرین‌های کدنویسی تمرکز دارند، که برای کسانی که به دنبال استفاده از یادگیری عمیق در سناریوهای دنیای واقعی هستند، ارزشمند است.

با در نظر گرفتن این موارد، این لیست به دنبال ارائه مجموعه ای جامع از کتاب های الکترونیکی رایگان یادگیری عمیق است که با انواع علایق و اهداف یادگیری در این موضوع مطابقت دارد.

12 بهترین کتاب الکترونیکی آموزش عمیق رایگان

اجازه دهید به شرح هر کتاب بپردازیم.

1. «یادگیری عمیق» نوشته یان گودفلو، یوشوا بنجیو و آرون کورویل

• توضیحات:: این کتاب جامع به عنوان یک راهنمای اساسی برای یادگیری عمیق عمل می کند، که طیف گسترده ای از موضوعات را از اصول اولیه تا تکنیک های پیشرفته را پوشش می دهد. به طور گسترده ای به عنوان یک منبع معتبر در این زمینه در نظر گرفته می شود.
• چه کسی باید بخواند: ایده آل برای مبتدیانی که به دنبال درک کامل مفاهیم یادگیری عمیق هستند و همچنین برای پزشکان با تجربه ای که به دنبال تعمیق دانش خود هستند ارزشمند است.
• دسترسی: نسخه آنلاین رایگان موجود در کتاب یادگیری عمیق

2. "یادگیری عمیق برای بینایی کامپیوتری" توسط راجالینگ پاآ شانموگامانی

• توضیحات:: این کتاب بر روی تکنیک های یادگیری عمیق به طور خاص برای وظایف بینایی کامپیوتری مانند طبقه بندی تصویر و تشخیص اشیا تمرکز دارد. بینش هایی را در مورد برنامه های کاربردی بینایی کامپیوتری پیشرفته ارائه می دهد.
• چه کسی باید بخواند: برای کسانی که علاقه مند به استفاده از یادگیری عمیق در وظایف بینایی کامپیوتر هستند، از دانش آموزان گرفته تا محققان، توصیه می شود.
• دسترسی: دانلود رایگان PDF در بسته کتاب الکترونیکی رایگان

3. "مقدمه ای بر یادگیری عمیق" توسط MIT Press

• توضیحات:: کتابی مقدماتی که اصول یادگیری عمیق را با مثال ها و تمرین ها پوشش می دهد. این به عنوان یک منبع مبتدی پسند طراحی شده است.
• چه کسی باید بخواند: مبتدیانی که می خواهند یک مقدمه ساختاریافته با مفاهیم یادگیری عمیق داشته باشند.
• دسترسی: دانلود رایگان PDF در MIT مطبوعات

4. «یادگیری عمیق با پایتون» اثر فرانسوا شولت

• توضیحات:: این کتاب که توسط خالق Keras نوشته شده است بر یادگیری عمیق عملی با استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون تمرکز دارد. این بر نمونه های کدنویسی عملی تأکید دارد.
• چه کسی باید بخواند: توسعه دهندگان پایتون علاقه مند به استفاده از تکنیک های یادگیری عمیق با استفاده از Keras هستند.
• دسترسی: نسخه آنلاین رایگان در منینگ

5. «یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی» اثر پالاش گویال، سامیت پاندی

• توضیحات:: کاربرد تکنیک های یادگیری عمیق را در وظایف پردازش زبان طبیعی بررسی می کند. موضوعاتی مانند تحلیل احساسات، مدل‌سازی زبان و موارد دیگر را پوشش می‌دهد.
• چه کسی باید بخواند: مناسب برای کسانی که علاقه مند به درک چگونگی استفاده از یادگیری عمیق در پردازش و درک زبان انسان هستند.
• دسترسی: نسخه آنلاین رایگان

6. "ساختمان برنامه های کاربردی یادگیری ماشین" توسط امانوئل Ameisen

• توضیحات:: در حالی که این کتاب صرفاً بر یادگیری عمیق متمرکز نیست، نحوه ادغام مدل های یادگیری عمیق را به طور موثر در برنامه های کاربردی آموزش می دهد. جنبه های مهندسی یادگیری ماشین را پوشش می دهد.
• چه کسی باید بخواند: توسعه دهندگان و دانشمندان داده علاقه مند به استقرار یادگیری ماشینی، از جمله مدل های یادگیری عمیق، در برنامه های کاربردی دنیای واقعی.
• دسترسی: نسخه آنلاین رایگان در اوریلی

7. «یادگیری عمیق پایتون» نوشته ایوان واسیلف، دانیل اسلیتر، جیانماریو اسپاکانیا

• توضیحات:: این کتاب مفاهیم یادگیری عمیق را با استفاده از پایتون و کتابخانه های محبوبی مانند TensorFlow پوشش می دهد. این شامل مثال های عملی و قطعه کد است.
• چه کسی باید بخواند: توسعه دهندگان پایتون به دنبال یادگیری عمیق با TensorFlow هستند.
• دسترسی: نسخه آنلاین رایگان در اوریلی

8. «یادگیری عمیق با R» اثر فرانسوا شولت، جی جی آلر

• توضیحات:: این کتاب بر روی استفاده از زبان برنامه نویسی R برای کارهای یادگیری عمیق تمرکز دارد. این بینش در مورد استفاده از R با TensorFlow و Keras ارائه می دهد.
• چه کسی باید بخواند: کاربران R علاقه مند به استفاده از تکنیک های یادگیری عمیق با استفاده از R.
• دسترسی: نسخه آنلاین رایگان در منینگ

9. "شلت یادگیری ماشین" نوشته اندرو نگ

• توضیحات:: اگرچه به طور دقیق یک کتاب یادگیری عمیق نیست، اما بینش های ارزشمندی را در مورد طراحی و استقرار موثر سیستم های یادگیری ماشین ارائه می دهد. جنبه های عملی مهندسی یادگیری ماشین را پوشش می دهد.
• چه کسی باید بخواند: کسانی که علاقه مند به درک فرآیند ساخت و استقرار سیستم های یادگیری ماشین هستند.
• دسترسی: نسخه آنلاین رایگان در deeplearning.ai

10. "یادگیری عمیق برای کدگذاران با fastai و PyTorch" توسط سیلوین گوگر، جرمی هاوارد

• توضیحات:: بر یادگیری عمیق عملی با استفاده از کتابخانه fastai و PyTorch تمرکز دارد. این بر رویکرد کدگذاری محور با مثال های دنیای واقعی تاکید دارد.
• چه کسی باید بخواند: کدنویسان و توسعه دهندگان علاقه مند به یادگیری عمیق عملی با PyTorch و fastai.
• دسترسی: نسخه آنلاین رایگان در سریع .ai

11. «یادگیری عمیق احتمالی با پایتون» نوشته الیور دور، مایکل لیندنر، ایو لورن کوم سامو

• توضیحات:: تقاطع یادگیری عمیق و مدل‌سازی احتمالی را بررسی می‌کند و بینش‌هایی در مورد عدم قطعیت در یادگیری عمیق ارائه می‌دهد. موضوعاتی مانند شبکه های عصبی بیزی را پوشش می دهد.
• چه کسی باید بخواند: علاقه مندان به درک عدم قطعیت و جنبه های احتمالی یادگیری عمیق.
• دسترسی: نسخه آنلاین رایگان در اوریلی

12. "R Deep Learning Essentials" اثر Mark Hodnett

• توضیحات:: بر یادگیری عمیق با استفاده از زبان برنامه نویسی R تمرکز دارد و معماری ها و تکنیک های مختلف یادگیری عمیق در R را پوشش می دهد.
• چه کسی باید بخواند: کاربران R علاقه مند به یادگیری عمیق، به ویژه کسانی که به دنبال پیاده سازی مدل های یادگیری عمیق در R هستند.
• دسترسی: نسخه آنلاین رایگان در بسته کتاب الکترونیکی رایگان

پینوشت

دانش در زمینه یادگیری عمیق هم قوی و هم در دسترس است. برای تازه کارها و متخصصان، مجموعه 12 کتاب الکترونیکی رایگان که با دقت انتخاب شده است، نقطه شروع و کاوشی جامع را ارائه می دهد. این منابع برای طیف وسیعی از اهداف یادگیری مناسب هستند، خواه یادگیری اصول اولیه، کاوش در موضوعات خاص مانند شبکه‌های متخاصم مولد (GAN) یا بررسی برنامه‌های برنامه‌نویسی در دنیای واقعی. این کتاب‌های الکترونیکی به‌عنوان ستون‌های دانش در حین توسعه این حوزه عمل می‌کنند و هم متخصصان و هم علاقه‌مندان را قادر می‌سازند از پتانسیل یادگیری عمیق برای خلاقیت و کشف بهره ببرند.

شما همچنین می توانید مقاله ما را در بهترین کتاب های یادگیری عمیق اینجا.

• محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. به خودت قدرت بده دسترسی به اینجا.
• PlatoAiStream. هوش وب 3 دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
• PlatoESG. کربن ، CleanTech، انرژی، محیط، خورشیدی، مدیریت پسماند دسترسی به اینجا.
• PlatoHealth. هوش بیوتکنولوژی و آزمایشات بالینی. دسترسی به اینجا.
• منبع: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/03/best-free-deep-learning-ebooks/