معرفی و دانلود کتاب یادگیری ژرف

معرفی کتاب یادگیری ژرف

تصور دنیای امروز بدون هوش مصنوعی تقریبا سخت شده! کتاب یادگیری ژرف به نویسندگی یان گودفلو، آرون کورویل و یوشوا بنجیو شما را به عمق این علم جذاب می‌برد. این کتاب از مفاهیم بنیادی تا کاربردهای عملی یادگیری ژرف را پوشش داده و توضیح می‌دهد چگونه ماشین‌ها قادر به یادگیری تجربیات می‌شوند. با خواندن اثر حاضر درک بهتری از چالش‌های هوش مصنوعی و نحوه‌ی حل آن‌ها خواهید داشت.

درباره‌ی کتاب یادگیری ژرف

یادگیری ژرف، اصطلاحی است که شاید برای بسیاری از ما ناآشنا باشد، اما در دنیای هوش مصنوعی جایگاه ویژه‌ای دارد. به این مسئله فکر کنید که سیستم‌های کامپیوتری نه‌تنها داده‌ها را پردازش می‌کنند بلکه می‌توانند از آن‌ها بیاموزند و به طرز هوشمندانه‌ای خود را با شرایط جدید تطبیق دهند. کتاب یادگیری ژرف (Deep Learning) اثر یان گودفلو (Ian Goodfellow)، آرون کورویل (Aaron Courville) و یوشوا بنجیو (Yoshua Bengio) به بیان و شرح همین موضوع می‌پردازد. این کتاب به شکلی جامع و ساختارمند چگونگی یادگیری ماشین‌ها و هوش مصنوعی را شرح و توضیح می‌دهد و به این مسئله می‌پردازد که چگونه سیستم‌های پیشرفته می‌توانند داده‌های پیچیده را تحلیل کنند و از طریق مدل‌های یادگیری ژرف به دانش جدیدی دست یابند.

با توجه به تاریخچه‌ی هوش مصنوعی که به دوران یونان باستان برمی‌گردد، این کتاب به تلاش‌های اولیه در زمینه‌ی ساخت ماشین‌های هوشمند نگاهی می‌اندازد و به پیشرفت‌های چشمگیر این حوزه در دهه‌های اخیر اشاره می‌کند. یکی از مهم‌ترین مفاهیمی که در کتاب یادگیری ژرف مورد بررسی قرار گرفته، چگونگی حل مسائلی است که برای انسان‌ها شهودی و ساده به نظر می‌رسد اما برای کامپیوترها به چالش بزرگی تبدیل شده‌اند. مثلاً تشخیص چهره در تصاویر یا تشخیص کلمات در گفتار، مسائلی هستند که انسان‌ها به طور طبیعی آن‌ها را انجام می‌دهند اما به‌دلیل پیچیدگی‌های بسیاری که در تحلیل داده‌ها و نمایش اطلاعات وجود دارد، برای کامپیوترها به یک چالش اساسی تبدیل شده‌اند!

مثال‌هایی از این موضوع در کتاب ذکر شده‌اند. مانند پروژه‌ی شطرنج Deep Blue که در سال 1997 موفق شد گری کاسپاروف، قهرمان شطرنج جهان را شکست دهد. این موضوع نشان می‌دهد که کامپیوترها از مدت‌ها قبل توانسته‌اند برخی از وظایف پیچیده‌ی انسانی را با موفقیت انجام داده و به نتیجه برسانند. اما درعین‌حال چالش‌های بزرگ‌تری مانند تشخیص اشیا در تصاویر یا درک رفتارهای انسانی همچنان در دستور کار پژوهشگران هوش مصنوعی قرار دارد.

کتاب یادگیری ژرف به‌روشنی بیان می‌کند که کامپیوترها برای انجام وظایف پیچیده باید بتوانند خودشان یاد بگیرند. این یادگیری در قالب مفاهیم پیچیده‌تری مانند درک بصری، شناخت گفتار و تحلیل داده‌های پیچیده صورت می‌گیرد. یان گودفلو، آرون کورویل و یوشوا بنجیو در این کتاب به بررسی روش‌هایی پرداخته‌اند که سیستم‌های هوشمند می‌توانند از طریق آن‌ها الگوهایی را از طریق داده‌های خام استخراج کنند و به بینشی ژرف‌تر در مورد جهان برسند.

یکی از بخش‌های جذاب کتاب پیشِ رو، بررسی این نکته است که بسیاری از تلاش‌ها برای ایجاد هوش مصنوعیِ مبتنی‌بر دانش رسمی و قوانین ریاضی، موفق نبوده‌اند. پروژه‌هایی مانند Cyc که تلاش داشتند از طریق قوانین رسمی و زبان‌های کدنویسی دقیق، دانش را به کامپیوترها انتقال دهند، نشان دادند که ایجاد یک سیستم هوشمند از طریق کدنویسی صرف دشوار است. به‌همین‌دلیل نویسندگان به این نتیجه رسیده‌اند که کامپیوترها باید بتوانند خودشان دانش لازم را از طریق الگوهای داده‌های خام بیاموزند؛ این همان چیزی است که به آن «یادگیری ماشینی» می‌گویند!

کتاب یادگیری ژرف به توضیح نحوه‌ی کاربرد این تکنیک‌ها در حوزه‌های مختلف می‌پردازد و نشان می‌دهد که چگونه می‌توان از آن‌ها در پروژه‌های هوش مصنوعی مدرن استفاده کرد. این کتاب برای هر کسی که به مباحث مرتبط با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین علاقه‌مند است یک منبع بی‌نظیر و غنی از اطلاعات به‌شمار می‌رود. کتاب حاضر توسط انتشارات آتی نگر منتشر شده و مائده حاجی آقامحسنی و سجاد ملکی وظیفه‌ی ترجمه‌ی آن را برعهده داشته‌اند.

نکوداشت‌های کتاب یادگیری ژرف

• «یادگیری ژرف» که توسط سه متخصص در این حوزه نوشته شده است، تنها کتاب جامع در این زمینه است. (ایلان ماسک)
• کتاب یادگیری ژرف، «انجیل» هوش مصنوعی است. این کتاب باید به٬عنوان مطالعه‌ای ضروری برای تمامی دانشمندان داده و فعالان یادگیری ماشین در نظر گرفته شود تا بتوانند در این حوزه‌ی روبه‌رشد فناوری نسل بعدی جایگاه مناسبی پیدا کنند. (دانیل دی. گوتیرز)

کتاب یادگیری ژرف برای چه کسانی مناسب است؟

کتاب یادگیری ژرف نوشته‌ی یان گودفلو، آرون کورویل و یوشوا بنجیو برای دانشجویان، پژوهشگران و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی مناسب است. این کتاب مباحث پایه‌ای و پیشرفته را پوشش می‌دهد و به‌ویژه به کسانی که می‌خواهند درک عمیق‌تری از مفاهیم یادگیری ژرف داشته باشند، توصیه می‌شود.

در بخشی از کتاب یادگیری ژرف می‌خوانیم

روش دیگری که توسط مدل‌های احتمالاتی ژرف به‌کار گرفته می‌شود، عمق یک مدل را به‌عنوان عمق گراف محاسباتی در نظر نمی‌گیرد اما عمق گراف نشان می‌دهد که مفاهیم چه ارتباطی با یکدیگر دارند. در این مورد، عمق فلوچارتِ محاسبات مورد نیاز برای محاسبه‌ی نمایش هر مفهوم ممکن است بسیار ژرف‌تر از خود گراف مفاهیم باشد. دلیل آن این است که درک سیستم از مفاهیم ساده‌تر را می‌توان با در نظر گرفتن اطلاعات مربوط به مفاهیم پیچیده‌تر اصلاح کرد. مثلاً، یک سیستم AI که تصویری از صورت فردی را مشاهده می‌کند که یک چشم آن در سایه است، ممکن است در ابتدا تنها یک چشم را ببیند. پس از تشخیص اینکه یک صورت موجود است، ممکن است به این نتیجه برسد که احتمالاً چشم دوم نیز وجود دارد.

فهرست مطالب کتاب

وب‌سایت
نمادگذاری
فصل 1: مقدمه
بخش اول: مبانی یادگیری ماشین و ریاضی کاربرد
فصل 2: جبر خطی
فصل 3: نظریه احتمال و اطلاعات
فصل 4: محاسبات عددی
فصل 5: اصول یادگیری ماشین
بخش دوم: شبکه‌های عمیق: شیوه‌های نوین
فصل 6: شبکه‌های پیش‌خور ژرف
فصل 7: منظم‌سازی برای یادگیری ژرف
فصل 8: بهینه‌سازی برای آموزش مدل‌های ژرف
فصل 9: شبکه‌های کانولوشنی
فصل 10: مدل‌سازی دنباله: شبکه‌های بازگشتی و تراجعی
فصل 11: روش‌شناسی کاربردی
فصل 12: کاربردها