دانلود کتاب Advanced Deep Learning with Python: Design and implement advanced next-generation AI solutions using TensorFlow and PyTorch – یادگیری عمیق پیشرفته با پایتون: طراحی و پیاده سازی راه حل های پیشرفته هوش مصنوعی نسل بعدی با استفاده از TensorFlow و PyTorch

Gain expertise in advanced deep learning domains such as neural networks, meta-learning, graph neural networks, and memory augmented neural networks using the Python ecosystem

Key Features

• Get to grips with building faster and more robust deep learning architectures
• Investigate and train convolutional neural network (CNN) models with GPU-accelerated libraries such as TensorFlow and PyTorch
• Apply deep neural networks (DNNs) to computer vision problems, NLP, and GANs

Book Description

In order to build robust deep learning systems, you’ll need to understand everything from how neural networks work to training CNN models. In this book, you’ll discover newly developed deep learning models, methodologies used in the domain, and their implementation based on areas of application.

You’ll start by understanding the building blocks and the math behind neural networks, and then move on to CNNs and their advanced applications in computer vision. You’ll also learn to apply the most popular CNN architectures in object detection and image segmentation. Further on, you’ll focus on variational autoencoders and GANs. You’ll then use neural networks to extract sophisticated vector representations of words, before going on to cover various types of recurrent networks, such as LSTM and GRU. You’ll even explore the attention mechanism to process sequential data without the help of recurrent neural networks (RNNs). Later, you’ll use graph neural networks for processing structured data, along with covering meta-learning, which allows you to train neural networks with fewer training samples. Finally, you’ll understand how to apply deep learning to autonomous vehicles.

By the end of this book, you’ll have mastered key deep learning concepts and the different applications of deep learning models in the real world.

What you will learn

• Cover advanced and state-of-the-art neural network architectures
• Understand the theory and math behind neural networks
• Train DNNs and apply them to modern deep learning problems
• Use CNNs for object detection and image segmentation
• Implement generative adversarial networks (GANs) and variational autoencoders to generate new images
• Solve natural language processing (NLP) tasks, such as machine translation, using sequence-to-sequence models
• Understand DL techniques, such as meta-learning and graph neural networks

Who this book is for

This book is for data scientists, deep learning engineers and researchers, and AI developers who want to further their knowledge of deep learning and build innovative and unique deep learning projects. Anyone looking to get to grips with advanced use cases and methodologies adopted in the deep learning domain using real-world examples will also find this book useful. Basic understanding of deep learning concepts and working knowledge of the Python programming language is assumed.

Table of Contents

1. The Nuts and Bolts of Neural Networks
2. Understanding Convolutional Networks
3. Advanced Convolutional Networks
4. Object Detection and Image Segmentation
5. Generative Models
6. Language Modelling
7. Understanding Recurrent Networks
8. Sequence-to-Sequence Models and Attention
9. Emerging Neural Network Designs
10. Meta Learning
11. Deep Learning for Autonomous Vehicles

به دست آوردن تخصص در حوزه های یادگیری عمیق پیشرفته مانند شبکه های عصبی، فرا یادگیری، شبکه های عصبی نمودار و شبکه های عصبی تقویت شده حافظه با استفاده از اکوسیستم پایتون

ویژگی‌های کلیدی

• با ساخت معماری‌های یادگیری عمیق سریع‌تر و قوی‌تر آشنا شوید
• بررسی و آموزش مدل‌های شبکه عصبی کانولوشنال (CNN) با شتاب GPU کتابخانه‌هایی مانند TensorFlow و PyTorch
• استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق (DNN) برای مشکلات بینایی رایانه، NLP و GANs

توضیحات کتاب

< p> برای ایجاد سیستم های یادگیری عمیق قوی، باید همه چیز را از نحوه عملکرد شبکه های عصبی گرفته تا آموزش مدل های CNN درک کنید. در این کتاب، مدل‌های یادگیری عمیق تازه توسعه‌یافته، متدولوژی‌های مورد استفاده در حوزه، و پیاده‌سازی آن‌ها بر اساس حوزه‌های کاربردی را کشف خواهید کرد.

شما با درک اجزای سازنده و ریاضیات پشت سر آن شروع خواهید کرد. شبکه های عصبی، و سپس به سمت CNN ها و کاربردهای پیشرفته آنها در بینایی کامپیوتری حرکت می کنند. همچنین یاد خواهید گرفت که از محبوب ترین معماری های CNN در تشخیص اشیا و تقسیم بندی تصویر استفاده کنید. علاوه بر این، روی رمزگذارهای خودکار متغیر و GAN تمرکز خواهید کرد. سپس از شبکه های عصبی برای استخراج نمایش های برداری پیچیده از کلمات استفاده می کنید، قبل از اینکه انواع مختلف شبکه های تکرار شونده مانند LSTM و GRU را پوشش دهید. شما حتی مکانیسم توجه را برای پردازش داده های متوالی بدون کمک شبکه های عصبی مکرر (RNN) بررسی خواهید کرد. بعداً، از شبکه‌های عصبی نموداری برای پردازش داده‌های ساخت‌یافته، همراه با پوشش فرا یادگیری استفاده خواهید کرد، که به شما امکان می‌دهد شبکه‌های عصبی را با نمونه‌های آموزشی کمتری آموزش دهید. در نهایت، نحوه به کارگیری یادگیری عمیق در وسایل نقلیه خودران را خواهید فهمید.

در پایان این کتاب، مفاهیم کلیدی یادگیری عمیق و کاربردهای مختلف مدل‌های یادگیری عمیق را در واقعیت تسلط خواهید داشت. جهان.

آنچه یاد خواهید گرفت

• معماری های شبکه عصبی پیشرفته و پیشرفته را پوشش دهید
• درک نظریه و ریاضیات در پشت شبکه های عصبی
• آموزش DNN و استفاده از آنها در مسائل یادگیری عمیق مدرن
• استفاده از CNN برای تشخیص اشیا و تقسیم بندی تصویر
• پیاده سازی شبکه های متخاصم مولد (GAN) و رمزگذارهای خودکار متغیر برای تولید تصاویر جدید
• حل وظایف پردازش زبان طبیعی (NLP) مانند ترجمه ماشینی با استفاده از مدل‌های ترتیب به ترتیب
• درک تکنیک‌های DL ، مانند فرا یادگیری و شبکه های عصبی نموداری

این کتاب برای چه کسی است

این کتاب برای دانشمندان داده، مهندسین و محققان یادگیری عمیق و هوش مصنوعی است. توسعه دهندگانی که می خواهند دانش خود را در مورد یادگیری عمیق بیشتر کنند و پروژه های یادگیری عمیق خلاقانه و منحصر به فرد بسازند. هرکسی که به دنبال دستیابی

tag : دانلود کتاب یادگیری عمیق پیشرفته با پایتون: طراحی و پیاده سازی راه حل های پیشرفته هوش مصنوعی نسل بعدی با استفاده از TensorFlow و PyTorch , Download یادگیری عمیق پیشرفته با پایتون: طراحی و پیاده سازی راه حل های پیشرفته هوش مصنوعی نسل بعدی با استفاده از TensorFlow و PyTorch , دانلود یادگیری عمیق پیشرفته با پایتون: طراحی و پیاده سازی راه حل های پیشرفته هوش مصنوعی نسل بعدی با استفاده از TensorFlow و PyTorch , Download Advanced Deep Learning with Python: Design and implement advanced next-generation AI solutions using TensorFlow and PyTorch Book , یادگیری عمیق پیشرفته با پایتون: طراحی و پیاده سازی راه حل های پیشرفته هوش مصنوعی نسل بعدی با استفاده از TensorFlow و PyTorch دانلود , buy یادگیری عمیق پیشرفته با پایتون: طراحی و پیاده سازی راه حل های پیشرفته هوش مصنوعی نسل بعدی با استفاده از TensorFlow و PyTorch , خرید کتاب یادگیری عمیق پیشرفته با پایتون: طراحی و پیاده سازی راه حل های پیشرفته هوش مصنوعی نسل بعدی با استفاده از TensorFlow و PyTorch , دانلود کتاب Advanced Deep Learning with Python: Design and implement advanced next-generation AI solutions using TensorFlow and PyTorch , کتاب Advanced Deep Learning with Python: Design and implement advanced next-generation AI solutions using TensorFlow and PyTorch , دانلود Advanced Deep Learning with Python: Design and implement advanced next-generation AI solutions using TensorFlow and PyTorch , خرید Advanced Deep Learning with Python: Design and implement advanced next-generation AI solutions using TensorFlow and PyTorch , خرید کتاب Advanced Deep Learning with Python: Design and implement advanced next-generation AI solutions using TensorFlow and PyTorch ,