کتاب یادگیری عمیق پیشرفته

کتاب Advanced Deep Learning with TensorFlow 2 and Keras به نویسندگی Rowel Atienza یکی از منابع مهم برای یادگیری پیشرفته در زمینه یادگیری عمیق با استفاده از TensorFlow 2.x و Keras است. این کتاب برای کسانی که با مبانی یادگیری عمیق آشنا هستند و می‌خواهند دانش خود را در پروژه‌های واقعی و مباحث پیچیده‌تر گسترش دهند، مناسب است.

کتاب در ابتدا با توضیح ساختار جدید TensorFlow 2 و رابط Keras که به‌عنوان یک API سطح بالا در این نسخه ادغام شده، شروع می‌کند. سپس، با ارائه مثال‌های عملی، شما را به سوی مدل‌های یادگیری عمیق پیشرفته و کار با معماری‌های پیچیده هدایت می‌کند.

---

فصل‌های اصلی کتاب:

1. معرفی TensorFlow 2 و Keras
   • آشنایی با ویژگی‌های جدید TensorFlow 2 مانند اجرای مشتاقانه (Eager Execution).
   • نحوه ساخت مدل‌های ساده و پیچیده با Keras.
2. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
   • بررسی RNNها و انواع پیشرفته مانند LSTM و GRU برای پردازش داده‌های ترتیبی مانند متن و زمان.
   • استفاده از این مدل‌ها در مسائل ترجمه ماشینی و تحلیل سری‌های زمانی.
3. شبکه‌های عصبی پیچشی (CNNs)
   • نحوه طراحی و بهینه‌سازی CNNها برای پردازش داده‌های تصویری.
   • کار با مدل‌های ResNet، VGG و Inception.
4. مدل‌های تولیدی (Generative Models)
   • پیاده‌سازی GAN (شبکه‌های تخاصمی مولد) برای تولید تصاویر و داده‌های مصنوعی.
   • معرفی Variational Autoencoders (VAE).
5. ترانسفورمرها و مدل‌های توجه (Transformers and Attention Mechanisms)
   • بررسی معماری‌های ترانسفورمر که مبنای مدل‌های بزرگی مانند BERT و GPT هستند.
   • استفاده از مکانیزم توجه برای بهبود عملکرد مدل‌ها در NLP.
6. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
   • پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مانند DQN و Policy Gradient.
   • استفاده از یادگیری تقویتی برای مسائل تصمیم‌گیری پیچیده.
7. پردازش داده‌های سه‌بعدی (3D Data)
   • کار با داده‌های سه‌بعدی مانند ابر نقاط (Point Clouds) و تصاویر پزشکی.
   • استفاده از مدل‌هایی مانند 3D CNN و PointNet.
8. یادگیری چندوجهی و ترکیب داده‌ها (Multimodal Learning)
   • ترکیب داده‌های مختلف (تصویر، متن، صدا) برای ایجاد مدل‌های هوشمندتر.
9. مقیاس‌پذیری و پیاده‌سازی در دنیای واقعی
   • استفاده از TensorFlow Serving برای استقرار مدل‌ها.
   • بهینه‌سازی و مقیاس‌پذیری مدل‌ها برای استفاده در تولید.

نکات کلیدی کتاب:

• تأکید بر پیاده‌سازی عملی مدل‌ها و ارائه کدهای واقعی.
• پوشش مدل‌های پیچیده‌تر و استفاده از Transfer Learning و Fine-Tuning.
• یادگیری بهینه‌سازی و دیباگینگ مدل‌های عمیق.
• استفاده از TensorFlow 2 برای پیاده‌سازی سریع و کارآمد.

---

این کتاب برای مهندسان داده، محققان هوش مصنوعی و توسعه‌دهندگانی مناسب است که می‌خواهند در زمینه یادگیری عمیق به سطح پیشرفته برسند.

دانلود رایگان کتاب Advanced Deep Learning with TensorFlow 2 and Keras نوشته‌ی Rowel Atienza