دانلود رایگان کتاب Deep Learning مرجع کامل شبکه‌های عصبی عمیق و AI

کتاب یادگیری عمیق برای دانشجویان و علاقه‌مندان هوش مصنوعی

از {{model.count}}
نوع
ویژگی‌های محصول
  • موضوع کتاب: یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی، هوش مصنوعی
  • عنوان: Deep Learning
  • زبان: انگلیسی
  • تعداد صفحات: 803 صفحه
تعداد
فروشنده فروشنده: متاباران
ناموجود
  • {{value}}
کمی صبر کنید...

کتاب Deep Learning نوشته‌ی یان گودفلو، یوشوا بنجیو و آرون کورویل یکی از معتبرترین منابع در زمینه یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی است. این کتاب از مفاهیم پایه‌ای مانند جبر خطی، احتمال و یادگیری ماشین شروع کرده و سپس به بررسی شبکه‌های عصبی عمیق، بهینه‌سازی، منظم‌سازی، شبکه‌های کانولوشنی (CNN)، شبکه‌های بازگشتی (RNN) و مدل‌های مولد می‌پردازد. کتاب به صورت گام‌به‌گام طراحی شده تا برای دانشجویان، پژوهشگران و علاقه‌مندان هوش مصنوعی قابل فهم باشد. با مطالعه این کتاب می‌توانید درک عمیقی از الگوریتم‌های یادگیری عمیق و کاربردهای آن در بینایی ماشین، پردازش زبان طبیعی و پروژه‌های واقعی کسب کنید. این نسخه به صورت رایگان از سایت متاباران قابل دانلود است. برای دانلود این کتاب:ابتدا در سایت متاباران ثبت‌نام کنید.روی دکمه «افزودن به سبد خرید»کلیک کنید و مراحل ثبت سفارش رایگان را کامل کنید.پس از ثبت سفارش، فایل کتاب را از قسمت «دانلود فایل‌ها» در پنل کاربری خود دریافت کنید. این فایل برای همیشه در پنل شما باقی می‌ماند و در هر زمان قابل دانلود است.

محصولات مرتبط

معرفی کتاب یادگیری عمیق

کتاب Deep Learning  نوشته‌ی یان گودفلو، یوشوا بنجیو و آرون کورویل یکی از جامع‌ترین منابع آموزش یادگیری عمیق است که به عنوان مرجع دانشگاهی و صنعتی شناخته می‌شود. این کتاب مفاهیم پایه‌ای ریاضیات، احتمال و یادگیری ماشین را پوشش می‌دهد و سپس به سراغ شبکه‌های عصبی عمیق، بهینه‌سازی، منظم‌سازی، شبکه‌های کانولوشنی، مدل‌های بازگشتی، روش‌های مولد و آخرین دستاوردهای پژوهشی می‌رود. خواندن این کتاب برای دانشجویان، پژوهشگران و مهندسان داده که می‌خواهند درک عمیقی از معماری‌های یادگیری عمیق و کاربردهای آن در بینایی ماشین، پردازش زبان طبیعی و هوش مصنوعی مدرن داشته باشند توصیه می‌شود.


ویژگی‌های برجسته کتاب

  • پوشش کامل مبانی ریاضیات شامل جبر خطی، احتمال و بهینه‌سازی عددی
  • آموزش مفهومی شبکه‌های عصبی عمیق و الگوریتم‌های یادگیری گرادیانی
  • معرفی روش‌های منظم‌سازی پیشرفته مانند Dropout و یادگیری چندوظیفه‌ای
  • بررسی معماری‌های مدرن مثل CNN، RNN و LSTM
  • فصل‌های کاربردی در بینایی ماشین، پردازش گفتار و NLP
  • بخش پژوهشی شامل مدل‌های مولد، اتوانکودرها و شبکه‌های بولتزمن
  • رویکرد سیستماتیک به انتخاب ابرپارامترها و استراتژی‌های بهینه‌سازی
  • مناسب برای خودآموزی، تدریس دانشگاهی و پروژه‌های صنعتی

از اینکه این کتاب را از متاباران دانلود کردید سپاسگزاریم.

لطفاً امتیاز خود را ثبت کنید و دیدگاهتان را با ما به اشتراک بگذارید. همچنین اگر کتاب خاصی نیاز دارید، در قسمت دیدگاه‌ها بنویسید.


مشخصات کتاب

  • موضوع کتاب: یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی، هوش مصنوعی
  • عنوان: Deep Learning
  • نویسندگان : Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville
  • دسته‌بندی: هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، علوم داده
  • ناشر: MIT Press
  • سال انتشار: 2016
  • فرمت فایل: PDF
  • زبان: انگلیسی
  • تعداد صفحات: 803 
  • حجم فایل: 18 مگابایت

 خلاصه‌ی کتاب

کتاب Deep Learning در سه بخش اصلی تنظیم شده است:

  • بخش اول: مبانی ریاضی، احتمال و اصول یادگیری ماشین را مرور می‌کند تا خواننده را برای مفاهیم پیشرفته آماده کند.
  • بخش دوم: به شبکه‌های عصبی عمیق، تکنیک‌های آموزش، معماری‌ها و کاربردهای عملی می‌پردازد.
  • بخش سوم: موضوعات پژوهشی مانند مدل‌های مولد، استنباط تقریبی، روش‌های مونت‌کارلو و ساختارهای احتمالاتی را پوشش می‌دهد.

این ساختار باعث می‌شود کتاب هم برای شروع یادگیری و هم  برای پژوهش‌های پیشرفته مناسب باشد.


📥  نحوه دریافت رایگان کتاب:

1- ابتدا در سایت متاباران ثبت‌نام کنید.

لینک ثبت‌نام درسایت

لینک راهنمای ثبت نام

2-روی دکمه «افزودن به سبد خرید» کلیک کنید و مراحل ثبت سفارش رایگان را کامل کنید.

3-پس از ثبت سفارش، فایل کتاب را از قسمت «دانلود فایل‌ها» در پنل کاربری خود دریافت کنید.

✅ این فایل برای همیشه در پنل شما باقی می‌ماند و در هر زمان قابل دانلود است.

با آرزوی موفقیت!

متاباران، همراه همیشگی شما در مسیر موفقیت

موضوع کتاب
یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی، هوش مصنوعی
عنوان
Deep Learning
زبان
انگلیسی
تعداد صفحات
803 صفحه

دیدگاه خود را بنویسید

  • {{value}}
این دیدگاه به عنوان پاسخ شما به دیدگاهی دیگر ارسال خواهد شد. برای صرف نظر از ارسال این پاسخ، بر روی گزینه‌ی انصراف کلیک کنید.
دیدگاه خود را بنویسید.
کمی صبر کنید...