- سال انتشار: 2022
- صفحات: 403
- اندازه فایل: 8 Mb
- زبان: English
- انتشارات: O’Reilly Media, Inc.
- تعداد مشاهده: 0
- امتیاز کاربران: 4.0
- شابک/ISBN: 9781492098058
کلمات کلیدی:
تندتک
در این کانال تلگرام، مسعود بیگی، تجربیات خود را از دنیای تکنولوژی، استارتاپ، کارآفرینی و مدیریت فنی با شما به اشتراک می گذارد
Learn MoreApplied Machine Learning and AI for Engineers: Solve Business Problems That Can't Be Solved Algorithmically (Release 1)
4.0
بر اساس نظر کاربران
شما میتونید سوالاتتون در باره کتاب رو از هوش مصنوعیش بعد از ورود بپرسید
هر دانلود یا پرسش از هوش مصنوعی 2 امتیاز لازم دارد، برای بدست آوردن امتیاز رایگان، به صفحه ی راهنمای امتیازات سر بزنید و یک سری کار ارزشمند انجام بدینکتاب های مرتبط:
معرفی کامل کتاب "Applied Machine Learning and AI for Engineers: Solve Business Problems That Can't Be Solved Algorithmically (Release 1)"
کتاب "Applied Machine Learning and AI for Engineers" نوشته Jeff Prosise یکی از جامع‌ترین منابع برای یادگیری هوش مصنوعی و Machine Learning به‌صورت عملی برای مهندسان و متخصصان است. این کتاب به شما می‌آموزد که چگونه چالش‌های پیچیده در کسب‌وکار را حل کنید؛ مسائلی که نمی‌توان آن‌ها را صرفاً با الگوریتم‌های سنتی حل کرد.
این کتاب با زبانی ساده و آموزنده نوشته شده است و برای هر دو مخاطب تازه‌کار و متخصص طراحی شده است. نویسنده با تجربه گسترده خود در حوزه Machine Learning و AI بهترین روش‌ها، تکنیک‌ها و تجربیات را به مخاطبان ارائه می‌دهد تا بتوانند از این دانش در دنیای واقعی استفاده کنند. این کتاب یک منبع ارزشمند برای مهندسان نرم‌افزار، دانشمندان داده، و مدیرانی است که می‌خواهند تکنولوژی‌هایی همچون Computer Vision، Natural Language Processing و Reinforcement Learning را در کسب‌وکار خود به کار گیرند.
خلاصه‌ای مفصل از کتاب
کتاب شامل چندین فصل کاربردی است که هر کدام جنبه‌ای خاص از استفاده عملی از AI و Machine Learning را بررسی می‌کنند.
- فصل اول: معرفی اصول پایه‌ای در Machine Learning و فناوری‌های AI
- فصل دوم: یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning) و کاربردهای آن در حل چالش‌های واقعی
- فصل سوم: استفاده از یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning) برای تحلیل داده‌های پیچیده
- فصل چهارم: بررسی Computer Vision و تکنیک‌های پیشرفته تحلیل تصویر
- فصل پنجم: آموزش عملی Natural Language Processing برای پردازش و تحلیل متن
- فصل ششم: Reinforcement Learning و کاربردهای آن در حل مسائل پیچیده
نویسنده در هر فصل از مفاهیم پایه شروع کرده و به پروژه‌های عملی و پیاده‌سازی کدهای واقعی می‌رسد. علاوه بر این، تاکید خاصی بر شفافیت و تفهیم عمیق مفاهیم وجود دارد.
نکات کلیدی از کتاب
- چگونه الگوریتم‌های Machine Learning را برای مسائل واقعی انتخاب کنیم.
- اصول بهینه‌سازی مدل‌ها و معماری‌های هوشمند.
- بهترین روش‌های جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های پیچیده.
- چگونه مفاهیم ریاضی و الگوریتمی را در پروژه‌های صنعتی اعمال کنیم.
- مقایسه استفاده از ابزارهایی همچون TensorFlow و PyTorch و انتخاب ابزار مناسب.
- تحلیل عمیق چالش‌ها و محدودیت‌های AI و Machine Learning در دنیای واقعی.
نقل‌قول‌هایی معروف از کتاب
در طول کتاب، نویسنده برخی از نکات کلیدی را در قالب نقل‌قول‌هایی الهام‌بخش ارائه داده است:
"The real magic of AI is not in the algorithms themselves but in how we apply them to solve unsolvable problems."
"Data is the fuel of Machine Learning. But without clarity and precision, even the most powerful models will fail."
"Building great AI systems is not about perfection; it's about iteration, learning, and improvement."
چرا این کتاب مهم است
این کتاب فراتر از یک منبع آموزشی است و به عنوان راهنمایی عملی برای مهندسان و متخصصان طراحی شده است. اهمیت آن در جنبه‌های زیر است:
- ارائه ترکیبی از اصول تئوریک و تمرین عملی برای پیاده‌سازی Machine Learning.
- تمرکز خاص بر مسائل پیشرفته که نمی‌توان با الگوریتم‌های کلاسیک حل کرد.
- پوشش تکنولوژی‌های پیشرفته‌ای همچون Computer Vision و Natural Language Processing.
- راهنمای گام‌به‌گام برای کار با ابزارهای محبوب مانند TensorFlow و PyTorch.
- آموزشی شفاف برای تبدیل دانش پایه به مهارت‌های قابل اجرا در پروژه‌های واقعی.
درک مفاهیم ارائه‌شده در این کتاب به شما کمک می‌کند تا نه تنها درک بهتری از قابلیت‌های AI داشته باشید بلکه بتوانید از آن برای حل چالش‌های واقعی در کسب‌وکار و زندگی روزمره خود بهره‌برداری کنید. بدون شک این کتاب یکی از ضروری‌ترین منابع برای هر کسی است که می‌خواهد در حوزه Machine Learning و Artificial Intelligence پیشرفت کند.
Introduction
Welcome to Applied Machine Learning and AI for Engineers: Solve Business Problems That Can't Be Solved Algorithmically (Release 1), a comprehensive guide crafted for engineers and professionals eager to harness the transformative power of machine learning and artificial intelligence (AI). In a rapidly evolving world where traditional programming struggles with increasingly complex problems, this book provides actionable insights, tools, and strategies to unlock the full potential of AI-driven solutions.
Machine learning (ML) and AI have revolutionized the way we address challenges that defy conventional programming logic. From predicting customer behavior to automating intricate workflows, the applications of these disruptive technologies are as boundless as their potential. However, for engineers and decision-makers, leveraging AI goes beyond theoretical knowledge: it demands a keen understanding of both the tools and the mindset needed to deploy ML in real-world business contexts. This book bridges that gap, turning abstract academic concepts into practical solutions that solve high-impact problems.
Detailed Summary of the Book
In Applied Machine Learning and AI for Engineers, the focus is on actionable implementation rather than theoretical exploration. Covering foundational principles, advanced methodologies, and the ethical implications of AI, this book guides readers through the following core topics:
- Introduction to AI and ML: Understanding concepts such as supervised learning, unsupervised learning, and deep learning, alongside building the intuition required to identify ML-suited problems.
- Tools and Frameworks: In-depth tutorials on popular libraries and platforms like TensorFlow, PyTorch, and Scikit-learn, offering hands-on coding exercises for engineers of all skill levels.
- Real-world Use Cases: Practical examples of how ML is applied to solve non-algorithmic problems in industries like healthcare, finance, and manufacturing.
- Model Deployment and Monitoring: Strategies for deploying ML models at scale and maintaining their relevance over time.
- Ethics, Bias, and Explainability: A critical look at the limitations of AI systems and the way inclusivity and transparency shape their success.
Whether you are an experienced engineer looking to deepen your expertise or a business professional aiming to collaborate effectively with data science teams, the book ensures you’re equipped to drive meaningful change in your domain.
Key Takeaways
- Learn how to identify business problems uniquely suited for ML solutions and why traditional algorithms fall short.
- Master the end-to-end lifecycle of ML projects, from data preparation to model deployment and performance management.
- Understand the ethical considerations and societal impacts of deploying AI systems, ensuring responsible innovation.
- Bridge the gap between theoretical knowledge and practical applications with extensive case studies and coding exercises.
- Leverage insights on how to work within cross-functional teams to ensure the success of AI-driven initiatives in business settings.
Famous Quotes from the Book
“Machine learning is not about building a perfect model; it’s about finding patterns in imperfect data to drive intelligent decisions.”
“The real power of AI lies not in replacing humans but in augmenting human capabilities to solve problems we couldn’t solve before.”
“Focus on solving the right problem. The success of machine learning is as much about asking the right question as building the right model.”
Why This Book Matters
As engineers and leaders strive to keep pace with technological innovation, understanding how to use AI effectively has become a fundamental skill. This book empowers readers with the knowledge needed to solve business-critical problems that traditional algorithms cannot address. Unlike purely theoretical books, Applied Machine Learning and AI for Engineers marries a clear, hands-on approach with real-world applicability.
By focusing on tailoring ML solutions to specific challenges instead of overgeneralizing the capabilities of AI, the book ensures that readers don’t just learn to create models but to create value. The practical focus on tools, methodologies, and ethical concerns makes it an essential read for engineers, data scientists, and business professionals alike. It’s not simply a book; it’s an invitation to master the art and science of problem-solving with AI.
دانلود رایگان مستقیم
برای دانلود رایگان این کتاب و هزاران کتاب دیگه همین حالا عضو بشین
