- سال انتشار: 2023
- صفحات: 519
- اندازه فایل: 15 MB
- زبان: English
- انتشارات: Manning Publications
- تعداد مشاهده: 61
- امتیاز کاربران: 4.1
- شابک/ISBN: ISBN information not found.
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 MoreDeep Learning with JAX (MEAP V07)
4.1
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 کتاب: Deep Learning with JAX (MEAP V07)
اگر به حوزه‌ی یادگیری عمیق و فناوری‌های مدرن هوش مصنوعی علاقه‌مند هستید، کتاب 'Deep Learning with JAX (MEAP V07)' یکی از منابع عالی و پر از دانش کاربردی است که می‌تواند به شما در درک و پیاده‌سازی فنون پیچیدهٔ یادگیری عمیق کمک کند. این کتاب با استفاده از زبان فارسی نگارش شده و به خوبی مراحل یادگیری را به تصویر می‌کشد.
خلاصه کتاب
در این کتاب، شما با JAX آشنا خواهید شد، یک کتابخانهٔ پیشرفته برای محاسبات عددی و یادگیری ماشین که توسط Google توسعه یافته است. JAX امکانات قدرتمندی را برای محاسبات دقیق و مؤثر فراهم می‌کند و به شما اجازه می‌دهد تا مدل‌های یادگیری عمیق پیچیده‌ای بسازید. در این سفر یادگیری، شما با مفاهیمی مانند autodiff، بردارهای حالت گسسته، و ساختارهای داده‌ای پیچیده آشنا خواهید شد. نویسنده به شکلی جامع به تشریح این مفاهیم پرداخته است تا اطمینان یابد که حتی خوانندگان مبتدی نیز می‌توانند به راحتی مفاهیم را درک کنند.
نکات کلیدی
- درک عمیق از کاربرد JAX در یادگیری ماشین و کاربردهای آن در حوزه‌های مختلف
- آشنایی با تکنیک‌های پیشرفته یادگیری عمیق مانند neural networks و gradient descent
- تسلط بر ابزارها و کتابخانه‌های JAX برای بهبود عملکرد و سرعت محاسبات
- نمونه‌های کاربردی و پروژه‌های عملی برای تقویت یادگیری
جملات معروف کتاب
“یادگیری عمیق حرکتی فراتر از توسعهٔ تئوری و وارد کردن آن به حوزهٔ کاربرد واقعی است.”
“JAX تنها یک ابزار نیست؛ بلکه پلی میان توسعهٔ محاسبات عددی و علم هوش مصنوعی مدرن است.”
چرا این کتاب مهم است
کتاب 'Deep Learning with JAX (MEAP V07)' فراتر از یک راهنمای ساده برای یادگیری JAX است. این کتاب قصد دارد تا خوانندگان را با ذهنیت و نگرش بهینه به سمت حل مسائل پیچیده در حوزهٔ یادگیری ماشین هدایت کند. با ارائهٔ مثال‌های واقعی و پروژه‌های عملی، این کتاب ابزاری ارزشمند برای حرفه‌ای‌ها و تازه‌کاران در دنیای هوش مصنوعی است. استفاده از JAX به عنوان یک ابزار پیشرفته و سریع محاسباتی موجب می‌شود تا توسعه‌دهندگان به راحتی بهینه‌سازی‌ها و محاسبات مختلط را پیاده‌سازی کنند، و این کتاب به خوبی این مسیر را هموار می‌کند.
Introduction to "Deep Learning with JAX (MEAP V07)"
Dive into the world of deep learning like never before with "Deep Learning with JAX". In the evolving landscape of artificial intelligence, JAX emerges as a powerful tool poised to upend traditional frameworks and streamline modern machine learning methodologies.
Detailed Summary of the Book
JAX is not just another library; it’s a paradigm shift in how we perceive machine learning technology. "Deep Learning with JAX (MEAP V07)" is an exhaustive guide for anyone looking to harness the capabilities of JAX in constructing intricate machine learning models. This book opens with the essentials of JAX, covering its unique approach to automatic differentiation and composability, then transitions smoothly into examples illustrating its superior scalability and functionality.
The text caters to both novices and seasoned veterans of deep learning. Readers are gradually introduced to JAX’s functional programming concepts and how they intertwine with native Python features to create an efficient, yet high-level API. Beyond the foundations, the book dissects complex subjects such as parallel computing with XLA (Accelerated Linear Algebra) and integration with machine learning libraries like Flax and Haiku.
This edition doesn't stop at theory but pushes the envelope with practical examples, hands-on exercises, and sample projects that demonstrate how JAX can efficiently tackle computationally demanding tasks while improving code simplicity and readability. From image classification to natural language processing and generative models, the reader is equipped with a rich tapestry of skills applicable in diverse AI domains.
Key Takeaways
- Grasp the core principles of JAX and its differentiable programming style.
- Learn to leverage JAX’s automatic differentiation and XLA compilation for optimized performance.
- Construct and scale deep learning models with Flax and Haiku.
- Explore JAX’s applications in real-world machine learning and AI challenges.
- Gain insights into parallel processing and hardware acceleration.
Famous Quotes from the Book
"In the vast ocean of machine learning, JAX is the lighthouse that guides developers through the storm of complexity and performance bottlenecks."
"The future of AI is not only about making machines learn but about redefining how we do it, and JAX is at the forefront of this revolution."
Why This Book Matters
In a world where machine learning modeling is rapidly becoming pivotal to technological advancement, "Deep Learning with JAX" stands out by offering clarity and expertise in one of the most promising frameworks available today. As the demand for efficient, scalable, and robust AI solutions escalates, understanding JAX becomes not just beneficial but essential.
JAX offers the potential to rethink the efficiency at which machine learning experiments are conducted, thanks to its powerful differentiators like automatic vectorization and dynamic computation graphs. This book demystifies the concepts that make JAX a game-changer, providing the reader with strategic insights into implementing high-performance models across various industries.
Whether you're an academic researcher pushing the boundaries of AI or a developer crafting intelligent applications, "Deep Learning with JAX" is a critical resource. It empowers you with the knowledge to exploit the transformative power of JAX, enhancing both your capability and confidence to innovate and excel.
دانلود رایگان مستقیم
برای دانلود رایگان این کتاب و هزاران کتاب دیگه همین حالا عضو بشین
