کتاب هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای کد نویسان

کتاب الکترونیکی «هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای کدنویسان» نوشتهٔ لارنس مورونی و ترجمهٔ محبوبه فتاحی، توسط نشر فناوری نوین منتشر شده است. این اثر به‌عنوان راهنمایی برای برنامه‌نویسان جهت ورود به حوزهٔ هوش مصنوعی و یادگیری ماشین طراحی شده و تمرکز آن بر آموزش مفاهیم کلیدی این حوزه با رویکردی مبتنی‌بر کدنویسی است. کتاب با مثال‌های عملی و توضیحات گام‌به‌گام، به برنامه‌نویسانی که آشنایی اولیه با پایتون دارند کمک می‌کند تا بدون نیاز به دانش عمیق ریاضی، مدل‌های یادگیری ماشین را پیاده‌سازی کنند. نسخه‌ی الکترونیکی این اثر را می‌توانید از طاقچه خرید و دانلود کنید.

درباره کتاب هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای کد نویسان

«هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای کدنویسان» اثری ناداستان و آموزشی است که به‌طور ویژه برای برنامه‌نویسان و توسعه‌دهندگان نرم‌افزار نوشته شده است. لارنس مورونی، نویسندهٔ کتاب، با سابقه‌ای درخشان در آموزش هوش مصنوعی و همکاری با تیم‌های توسعهٔ تنسورفلو، تلاش کرده است تا مفاهیم پیچیدهٔ یادگیری ماشین را به‌زبان برنامه‌نویسان و با تمرکز بر پیاده‌سازی عملی توضیح دهد. ساختار کتاب به‌گونه‌ای است که فصل‌های آن به‌صورت مستقل نیز قابل مطالعه‌اند و هر فصل به یکی از کاربردهای مهم یادگیری ماشین مانند بینایی کامپیوتر، پردازش زبان طبیعی، مدل‌سازی توالی‌ها، پیاده‌سازی روی موبایل و وب، و حتی مباحث اخلاقی و حریم خصوصی می‌پردازد. بخش اول کتاب به آموزش ساخت مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از تنسورفلو اختصاص دارد و بخش دوم، راهکارهایی برای استقرار مدل‌ها در پلتفرم‌های مختلف ارائه می‌دهد. این کتاب با مثال‌های کدنویسی و پروژه‌های عملی، پلی میان دانش نظری و کاربرد واقعی در دنیای توسعه نرم‌افزار ایجاد کرده است.

خلاصه کتاب هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای کد نویسان

این کتاب با هدف آموزش عملی مفاهیم هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به برنامه‌نویسان نوشته شده است. نویسنده با مروری بر محدودیت‌های برنامه‌نویسی سنتی، نشان می‌دهد که چرا یادگیری ماشین به‌عنوان راهکاری برای حل مسائل پیچیده مطرح شده است. سپس، با معرفی فریم‌ورک تنسورفلو و ابزارهای مرتبط، خواننده را گام‌به‌گام با نصب و راه‌اندازی محیط توسعه آشنا می‌کند. در ادامه، مفاهیم پایه‌ای یادگیری ماشین مانند شبکه‌های عصبی، لایه‌ها، نورون‌ها و فرآیند آموزش مدل‌ها با مثال‌های ساده و کدهای پایتون توضیح داده می‌شود. کتاب به‌جای تمرکز بر معادلات ریاضی، بر پیاده‌سازی عملی مدل‌ها تأکید دارد و با پروژه‌های واقعی مانند تشخیص تصاویر، پردازش متن، مدل‌سازی توالی‌ها و پیش‌بینی سری‌های زمانی، کاربردهای متنوع یادگیری ماشین را به تصویر می‌کشد. در بخش‌های پیشرفته‌تر، موضوعاتی مانند یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی کانولوشنی و بازگشتی، استفاده از داده‌های عمومی، بهینه‌سازی مدل‌ها، و پیاده‌سازی مدل‌ها روی موبایل، وب و فضای ابری مطرح شده است. همچنین، کتاب به مباحث اخلاقی، انصاف و حریم خصوصی در هوش مصنوعی نیز می‌پردازد و ابزارهایی برای سنجش و تحقق انصاف در مدل‌های یادگیری ماشین معرفی می‌کند. در مجموع، «هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای کدنویسان» با تمرکز بر آموزش عملی و پروژه‌محور، برنامه‌نویسان را برای ورود به دنیای هوش مصنوعی و توسعهٔ مدل‌های کاربردی آماده می‌کند.

چرا باید کتاب هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای کد نویسان را بخوانیم؟

این کتاب برای کسانی که می‌خواهند بدون درگیرشدن با پیچیدگی‌های ریاضی، وارد حوزهٔ هوش مصنوعی و یادگیری ماشین شوند، گزینه‌ای مناسب است. با تمرکز بر کدنویسی و مثال‌های عملی، خواننده می‌تواند مفاهیم کلیدی را به‌سرعت در پروژه‌های واقعی به‌کار بگیرد. همچنین، پوشش گستردهٔ موضوعات از مقدماتی تا پیشرفته، امکان یادگیری تدریجی و کاربردی را فراهم می‌کند. آشنایی با فریم‌ورک تنسورفلو و نحوهٔ استقرار مدل‌ها روی پلتفرم‌های مختلف، از دیگر ویژگی‌های شاخص این کتاب است که آن را به منبعی کاربردی برای توسعه‌دهندگان تبدیل کرده است.

خواندن این کتاب را به چه کسانی پیشنهاد می‌کنیم؟

این کتاب برای برنامه‌نویسان و توسعه‌دهندگانی مناسب است که علاقه‌مند به ورود به حوزهٔ هوش مصنوعی و یادگیری ماشین هستند و تجربهٔ اولیه‌ای با پایتون دارند. همچنین، برای کسانی که به‌دنبال پیاده‌سازی پروژه‌های عملی در زمینه‌هایی مانند بینایی کامپیوتر، پردازش زبان طبیعی، مدل‌سازی توالی‌ها و استقرار مدل‌ها روی موبایل و وب هستند، مفید خواهد بود. دانشجویان رشته‌های مهندسی کامپیوتر و علوم داده نیز می‌توانند از مطالب این کتاب بهره‌مند شوند.

بخشی از کتاب هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای کد نویسان

«وقتی نوبت به ایجاد هوش مصنوعی می‌رسد، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق نقطه‌ای عالی برای شروع هستند. بااین‌حال، هنگام آغاز کار ممکن است وجود گزینه‌های متعدد و اصطلاحات جدید باعث سردرگمی شوند. هدف این کتاب، شفاف‌سازی مفاهیم برای برنامه‌نویسان و راهنمایی آن‌ها در فرایند نوشتن کد برای پیاده‌سازی مفاهیم یادگیری ماشین و یادگیری عمیق است و به ساخت مدل‌هایی که رفتارهایی شبیه به انسان دارند با سناریوهایی مانند بینایی کامپیوتر، پردازش زبان طبیعی و سایر حوزه‌های مرتبط می‌پردازد. بنابراین، این مدل‌ها به‌گونه‌ای تکامل و توسعه می‌یابند که نوعی شکل مصنوعی با شبیه‌سازی‌شده از هوش را تشکیل دهند. اما هنگامی که از یادگیری ماشین می‌گوییم در اصل به چه مفهومی اشاره می‌کنیم؟ پیش از ورود به جزئیات ابتدا نگاهی گذرا به این که منظور از یادگیری ماشین چیست داریم و آن را از دیدگاه یک برنامه‌نویس بررسی می‌کنیم، سپس این فصل شما را با نحوه نصب و راه‌اندازی ابزارهای موردنیاز مانند تنسورفلو و محیط‌های توسعه‌ای که برای کدنویسی و اشکال‌زدایی مدل‌های تنسورفلو استفاده می‌شوند، آشنا خواهد کرد.»