دانلود کتاب Modern Deep Learning Design and Application Development: Versatile Tools to Solve Deep Learning Problems – طراحی مدرن یادگیری عمیق و توسعه برنامه: ابزارهای همه کاره برای حل مشکلات یادگیری عمیق

Learn how to harness modern deep-learning methods in many contexts. Packed with intuitive theory, practical implementation methods, and deep-learning case studies, this book reveals how to acquire the tools you need to design and implement like a deep-learning architect. It covers tools deep learning engineers can use in a wide range of fields, from biology to computer vision to business. With nine in-depth case studies, this book will ground you in creative, real-world deep learning thinking.

Youll begin with a structured guide to using Keras, with helpful tips and best practices for making the most of the framework. Next, youll learn how to train models effectively with transfer learning and self-supervised pre-training. You will then learn how to use a variety of model compressions for practical usage. Lastly, you will learn how to design successful neural network architectures and creatively reframe difficult problems into solvable ones. Youll learn not only to understand and apply methods successfully but to think critically about it.

Modern Deep Learning Design and Methods is ideal for readers looking to utilize modern, flexible, and creative deep-learning design and methods. Get ready to design and implement innovative deep-learning solutions to todays difficult problems.

What Youll Learn

• Improve the performance of deep learning models by using pre-trained models, extracting rich features, and automating optimization.
• Compress deep learning models while maintaining performance.
• Reframe a wide variety of difficult problems and design effective deep learning solutions to solve them.
• Use the Keras framework, with some help from libraries like HyperOpt, TensorFlow, and PyTorch, to implement a wide variety of deep learning approaches.

Who This Book Is For

Data scientists with some familiarity with deep learning to deep learning engineers seeking structured inspiration and direction on their next project. Developers interested in harnessing modern deep learning methods to solve a variety of difficult problems.

یاد بگیرید چگونه از روش های مدرن یادگیری عمیق در بسیاری از زمینه ها استفاده کنید. این کتاب با تئوری شهودی، روش‌های پیاده‌سازی عملی و مطالعات موردی یادگیری عمیق، نشان می‌دهد که چگونه می‌توانید ابزارهایی را که برای طراحی و پیاده‌سازی نیاز دارید مانند یک معمار با یادگیری عمیق به دست آورید. این ابزارها را پوشش می دهد که مهندسان یادگیری عمیق می توانند در طیف گسترده ای از زمینه ها، از زیست شناسی گرفته تا بینایی کامپیوتر و کسب و کار استفاده کنند. با نه مطالعه موردی عمیق، این کتاب شما را در تفکر یادگیری عمیق در دنیای واقعی و خلاقانه قرار می‌دهد.

شما با یک راهنمای ساختاریافته برای استفاده از Keras، با نکات مفید و بهترین شیوه‌ها برای استفاده حداکثری از چارچوب شروع می‌کنید. . در مرحله بعد، یاد خواهید گرفت که چگونه با آموزش انتقالی و پیش‌آموزش تحت نظارت خود، مدل‌ها را به طور مؤثر آموزش دهید. سپس یاد خواهید گرفت که چگونه از انواع فشرده سازی مدل برای استفاده عملی استفاده کنید. در نهایت، شما یاد خواهید گرفت که چگونه معماری شبکه های عصبی موفق طراحی کنید و به طور خلاقانه مسائل دشوار را به موارد قابل حل تغییر دهید. شما نه تنها یاد خواهید گرفت که روش ها را با موفقیت درک کرده و به کار ببرید، بلکه باید به طور انتقادی در مورد آن فکر کنید.

طراحی و روش های یادگیری عمیق مدرن برای خوانندگانی که به دنبال استفاده مدرن و انعطاف پذیر هستند ایده آل است. و طراحی و روش های یادگیری عمیق خلاقانه. برای طراحی و اجرای راه‌حل‌های یادگیری عمیق خلاقانه برای مشکلات دشوار امروزی آماده شوید.

آنچه یاد خواهید گرفت

• بهبود عملکرد مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده، استخراج ویژگی‌های غنی، و خودکارسازی بهینه‌سازی.
• مدل‌های یادگیری عمیق را با حفظ عملکرد فشرده کنید.
• طیف گسترده‌ای از مشکلات دشوار را مجدداً قاب‌بندی کنید و راه‌حل‌های یادگیری عمیق موثر طراحی کنید. برای حل آنها
• از چارچوب Keras با کمک کتابخانه هایی مانند HyperOpt، TensorFlow و PyTorch برای پیاده سازی طیف گسترده ای از رویکردهای یادگیری عمیق استفاده کنید.

این کتاب برای چه کسی است

دانشمندان داده با آشنایی با یادگیری عمیق تا مهندسان یادگیری عمیق که به دنبال الهام و جهت گیری ساختاریافته در پروژه بعدی خود هستند. توسعه دهندگان علاقه مند به استفاده از روش های مدرن یادگیری عمیق برای حل انواع مشکلات دشوار هستند.