Deep Learning with Python: A Hands-on Introduction
📚 چرا کتاب فیزیکی بخریم؟
  • ✅ کیفیت چاپ عالی و کاغذ مرغوب
  • ✅ راحتی مطالعه بدون نیاز به دستگاه
  • ✅ امکان یادداشت‌برداری و هایلایت
  • ✅ تحویل سریع در سراسر کشور
⏰ پیشنهاد ویژه!

تا پایان امروز 15% تخفیف برای خرید این کتاب

کد تخفیف: SPECIAL15

قیمت نهایی کتاب

224,000 تومان

شامل چاپ و صحافی

لذت ورق زدن یک کتاب واقعی

  • سال انتشار: 2017
  • صفحات: 169
  • اندازه فایل: 7 MB
  • زبان‌: English
  • انتشارات: Apress
  • تعداد مشاهده: 318
  • امتیاز کاربران: 4.5
  • شابک/ISBN: 978-1-4842-2765-7
    978-1-4842-2766-4

کلمات کلیدی:

Generate PowerPoint Files with LLM
Generate PowerPoint Files with LLM

⚡️SlideGenie is an intelligent educational slide generator (Open Source Repository) that leverages the power of OpenAI API to create engaging presentations and converts Mermaid diagrams into visual assets.

Features: 

  • AI-powered slide content generation
  • Automatic Mermaid diagram to image conversion
  • Customizable slide templates
  • Multi-language support 
  • Educational content optimization

مشاهده بیشتر

Deep Learning with Python: A Hands-on Introduction

4.5

بر اساس نظر کاربران

Unordered یادگیری ماشین English
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 بدین

کتاب های مرتبط:

Deep Learning with Python: A Hands-on Introduction

یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی

بررسی جامع کتاب Deep Learning with Python: A Hands-on Introduction با رویکردی کاربردی برای پژوهشگران و علاقه‌مندان یادگیری ماشین

خلاصه تحلیلی کتاب

کتاب Deep Learning with Python: A Hands-on Introduction اثری از Nikhil Ketkar است که با رویکردی عملی و مرحله‌به‌مرحله، مفاهیم پیچیده یادگیری عمیق را برای خوانندگان شرح می‌دهد. این اثر با تمرکز بر Python به‌عنوان زبان اصلی پیاده‌سازی، به خوانندگان اجازه می‌دهد تا درک عمیقی از معماری‌ها، داده‌ها و الگوریتم‌ها پیدا کنند.

ساختار این کتاب به‌گونه‌ای طراحی شده که حتی خوانندگان تازه‌کار نیز بتوانند با آن کار کنند، اما درعین‌حال محتوای آن برای پژوهشگران و متخصصان حوزه نیز ارزشمند باقی می‌ماند. از مباحث ابتدایی مانند مقدمات شبکه‌های عصبی تا موضوعات پیشرفته‌تر نظیر تنظیم‌گرها (Regularizers)، بهینه‌سازی، و مدل‌های پیشرفته CNN و RNN، همه با مثال‌های عملی و کدهای واقعی ارائه شده‌اند.

یکی از نقاط قوت این کتاب، توجه ویژه به پیاده‌سازی عملی با استفاده از کتابخانه‌های مطرح مانند Keras و TensorFlow است. این ویژگی باعث می‌شود که خواننده تنها به‌صورت تئوری با مفاهیم آشنا نشود، بلکه توانایی استفاده مستقیم از آن‌ها را در پروژه‌های واقعی پیدا کند.

نکات کلیدی و کاربردی

این کتاب نه‌تنها برای یادگیری اصول بلکه برای ارتقاء مهارت‌های عملی طراحی شده است. با مطالعه این اثر، خواننده می‌آموزد چگونه داده‌ها را پیش‌پردازش کند، معماری مناسب را انتخاب کند و فرآیند آموزش مدل را به‌طور مؤثر مدیریت نماید.

تمرکز بر جزئیات در طراحی مدل و انتخاب hyperparameters، از خواننده یک تحلیل‌گر دقیق می‌سازد. همچنین، کتاب با ارائه مثال‌های کد، خواننده را با چالش‌های واقعی توسعه مدل‌ها روبه‌رو می‌کند.

از دیگر نکات کلیدی، توضیح روشن مفاهیم دشواری مانند backpropagation و gradient descent است که با کمک مثال‌های بصری، درک آن‌ها بسیار آسان‌تر می‌شود.

نقل‌قول‌های ماندگار

در طول مطالعه، جملاتی وجود دارند که تأثیر عمیقی بر خواننده می‌گذارند و عصاره تجربه نویسنده را منتقل می‌کنند.

«برای یادگیری یک فناوری جدید، هیچ جایگزینی برای تجربه عملی وجود ندارد.» نامشخص
«درک تئوری بدون پیاده‌سازی عملی مانند دانستن نقشه بدون تجربه سفر است.» نامشخص

چرا این کتاب اهمیت دارد

با گسترش سریع حوزه یادگیری عمیق، نیاز به منابعی که همزمان تئوری و عمل را پوشش دهند بیش از پیش احساس می‌شود. این کتاب یکی از معدود منابعی است که با ترکیب عمق علمی و آموزش عملی، شکاف بین این دو جنبه را پر می‌کند.

همچنین، استفاده از Python و کتابخانه‌های روز، فرصت یادگیری مهارت‌هایی را فراهم می‌آورد که در پروژه‌های واقعی و در صنایع مختلف کاربرد مستقیم دارند. این امر آن را برای پژوهشگران، دانشجویان و توسعه‌دهندگان ارزشمند می‌سازد.

با توجه به اینکه اطلاعاتی مانند سال انتشار یا جوایز احتمالی (اطلاعات نامشخص، منبع معتبر در دسترس نیست)، تمرکز اصلی کتاب بر محتوای فنی و کاربردی آن باقی می‌ماند.

  • راهنمای جامع Keras برای مبتدیان
  • مقدمه‌ای بر TensorFlow و کاربردهای آن
  • آشنایی با مفاهیم پایه شبکه‌های عصبی

نتیجه‌گیری الهام‌بخش

کتاب Deep Learning with Python: A Hands-on Introduction پلی میان مفاهیم پیچیده و پیاده‌سازی عملی آن‌ها ایجاد می‌کند. این اثر به شما نشان می‌دهد که چگونه می‌توانید با ترکیب درک تئوری و تمرین عملی، به یک متخصص واقعی در حوزه یادگیری عمیق تبدیل شوید.

اگر شما یک پژوهشگر، دانشجو یا توسعه‌دهنده علاقه‌مند به فهم و استفاده از قابلیت‌های یادگیری عمیق هستید، مطالعه این کتاب می‌تواند نقطه عطفی در مسیر حرفه‌ای شما باشد. پیشنهاد می‌کنیم این تجربه را با دیگران به اشتراک بگذارید و به گسترش دانش در این حوزه کمک

Discover the practical aspects of implementing deep-learning solutions using the rich Python ecosystem. This book bridges the gap between the academic state-of-the-art and the industry state-of-the-practice by introducing you to deep learning frameworks such as Keras, Theano, and Caffe. The practicalities of these frameworks is often acquired by practitioners by reading source code, manuals, and posting questions on community forums, which tends to be a slow and a painful process. Deep Learning with Python allows you to ramp up to such practical know-how in a short period of time and focus more on the domain, models, and algorithms.This book briefly covers the mathematical prerequisites and fundamentals of deep learning, making this book a good starting point for software developers who want to get started in deep learning. A brief survey of deep learning architectures is also included.Deep Learning with Python also introduces you to key concepts of automatic differentiation and GPU computation which, while not central to deep learning, are critical when it comes to conducting large scale experiments. What You Will Learn Leverage deep learning frameworks in Python namely, Keras, Theano, and Caffe Gain the fundamentals of deep learning with mathematical prerequisites Discover the practical considerations of large scale experiments Take deep learning models to productionWho This Book Is ForSoftware developers who want to try out deep learning as a practical solution to a particular problem. Software developers in a data science team who want to take deep learning models developed by data scientists to production.

دانلود رایگان مستقیم

شما میتونید سوالاتتون در باره کتاب رو از هوش مصنوعیش بعد از ورود بپرسید
ثبت نام /ورود

دسترسی به کتاب‌ها از طریق پلتفرم‌های قانونی و کتابخانه‌های عمومی نه تنها از حقوق نویسندگان و ناشران حمایت می‌کند، بلکه به پایداری فرهنگ کتابخوانی نیز کمک می‌رساند. پیش از دانلود، لحظه‌ای به بررسی این گزینه‌ها فکر کنید.

این کتاب رو در پلتفرم های دیگه ببینید

WorldCat به شما کمک میکنه تا کتاب ها رو در کتابخانه های سراسر دنیا پیدا کنید
امتیازها، نظرات تخصصی و صحبت ها درباره کتاب را در Goodreads ببینید
کتاب‌های کمیاب یا دست دوم را در AbeBooks پیدا کنید و بخرید

جستجوی فایل ها جستجوی کتاب در Goodreads جستجوی کتاب در AbeBooks

نویسندگان:

تصویر نویسنده
Nikhil Ketkar (auth.)

1318

بازدید

4.5

امتیاز

0

نظر

98%

رضایت

نظرات:

4.5

بر اساس 0 نظر کاربران

Questions & Answers

Ask questions about this book or help others by answering

Please وارد شوید to ask a question

No questions yet. Be the first to ask!

قیمت نهایی
224,000 تومان
0

تماس با پشتیبان