کتاب Mastering PyTorch

تسلط بر تکنیک‌ها و الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری ماشین با PyTorch: راهنمای عملی با مثال‌های واقعی

آیا می‌خواهید تکنیک‌های پیشرفته یادگیری عمیق را با PyTorch 2.x مسلط شوید و مدل‌های هوش مصنوعی هوشمند بسازید؟ کتاب تسلط بر یادگیری عمیق با PyTorch، یک راهنمای جامع و عملی است که شما را از ساخت مدل‌های شبکه عصبی پیشرفته تا استقرار آن‌ها در محیط‌های واقعی هدایت می‌کند. این کتاب به‌روز شده برای PyTorch 2.x، شامل ادغام با Hugging Face، استقرار در موبایل، مدل‌های انتشار و شبکه‌های عصبی گرافی است. با خرید این کتاب، نسخه PDF رایگان، دستیار هوش مصنوعی و خوانشگر نسل بعدی دریافت خواهید کرد.

این کتاب شما را با ساخت شبکه‌های کانولوشنی (CNN) برای طبقه‌بندی تصویر، شبکه‌های بازگشتی (RNN) و ترانسفورمرها برای تحلیل احساسات، و مدل‌های مولد برای تولید موسیقی، متن و تصویر آشنا می‌کند. همچنین، با استفاده از یادگیری تقویتی عمیق، بهینه‌سازی آموزش مدل با چندین GPU، و استقرار مدل‌ها در موبایل، مهارت‌های خود را گسترش خواهید داد. این کتاب اکوسیستم غنی PyTorch، از جمله fastai، PyTorch Lightning، PyTorch Geometric و Hugging Face را کاوش می‌کند تا ابزارهای بیشتری به جعبه‌ابزار یادگیری عمیق شما اضافه کند.

ویژگی‌های کلیدی کتاب:

• یادگیری ساخت مدل‌های شبکه عصبی پیشرفته با PyTorch

• استفاده از Hugging Face، fastai، PyTorch Lightning، PyTorch Geometric، Flask و Docker

• بهینه‌سازی آموزش مدل با چندین GPU و آموزش با دقت ترکیبی

• استقرار مدل‌های PyTorch در تولید و دستگاه‌های موبایل (اندروید و iOS)

• کاوش در AutoML و هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI)

• طراحی شبکه‌های ResNet، LSTM، شبکه‌های عصبی گرافی (GNN) و ترانسفورمرهای زبان و بینایی

چرا این کتاب را انتخاب کنید؟

کتاب تسلط بر یادگیری عمیق با PyTorch یک منبع بی‌نظیر برای دانشمندان داده، مهندسان یادگیری ماشین و محققان است که می‌خواهند مدل‌های پیشرفته یادگیری عمیق را با PyTorch پیاده‌سازی کنند. این کتاب با رویکردی عملی و پروژه‌محور، شما را از مفاهیم پایه تا تکنیک‌های پیشرفته مانند مدل‌های انتشار، یادگیری تقویتی عمیق و استقرار در موبایل هدایت می‌کند. برخلاف کتاب‌های عمومی، این کتاب با تمرکز بر اکوسیستم PyTorch و ارائه مثال‌های واقعی، شما را برای ساخت مدل‌های هوشمند آماده می‌کند.

مزایای کلیدی این کتاب:

• تمرکز عملی: مثال‌های واقعی در حوزه‌های موسیقی، متن و تصویر

• پوشش جامع: از CNNها و LSTMها تا GNNها و ترانسفورمرها

• ابزارهای مدرن: ادغام با Hugging Face، fastai و PyTorch Lightning

• دسترسی به منابع اضافی: PDF رایگان، دستیار هوش مصنوعی و خوانشگر نسل بعدی

• مناسب برای حرفه‌ای‌ها: ایده‌آل برای کسانی که از TensorFlow به PyTorch مهاجرت می‌کنند

این کتاب با آموزش موضوعاتی مانند تولید محتوا، بهینه‌سازی مدل و استقرار در تولید، شما را برای حل مسائل پیچیده در دنیای واقعی آماده می‌کند. اگر می‌خواهید PyTorch را به‌طور کامل مسلط شوید، این کتاب بهترین انتخاب برای شماست.

ویژگی‌های برجسته کتاب

ساخت مدل‌های پیشرفته

این کتاب ساخت CNNها برای طبقه‌بندی تصویر و RNNها و ترانسفورمرها برای تحلیل احساسات را آموزش می‌دهد.

مدل‌های مولد

این کتاب تولید متن، موسیقی و تصویر با استفاده از مدل‌های انتشار و GANهای کانولوشنی را پوشش می‌دهد.

یادگیری تقویتی عمیق

این کتاب ساخت مدل شبکه Q عمیق (DQN) را با PyTorch آموزش می‌دهد.

بهینه‌سازی آموزش

این کتاب بهینه‌سازی آموزش با چندین GPU و دقت ترکیبی را توضیح می‌دهد.

استقرار در موبایل

این کتاب نحوه استقرار مدل‌های PyTorch در اندروید و iOS را پوشش می‌دهد.

اکوسیستم PyTorch

این کتاب ابزارهایی مانند fastai، PyTorch Lightning، PyTorch Geometric و Hugging Face را برای نمونه‌سازی سریع و آموزش مدل معرفی می‌کند.

AutoML و XAI

این کتاب جستجوی معماری عصبی با AutoML و تفسیر مدل‌ها با Captum را آموزش می‌دهد.

درباره مخاطبان کتاب

کتاب تسلط بر یادگیری عمیق با PyTorch برای افراد زیر طراحی شده است:

• دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین که می‌خواهند مدل‌های پیشرفته بسازند.

• محققان یادگیری عمیق که به دنبال پیاده‌سازی‌های عملی با PyTorch هستند.

• توسعه‌دهندگان که از TensorFlow به PyTorch مهاجرت می‌کنند.

• حرفه‌ای‌های فناوری با دانش پایه در یادگیری عمیق با پایتون.

این کتاب برای افرادی مناسب است که با یادگیری عمیق با پایتون آشنا هستند. این کتاب برای سطوح متوسط تا پیشرفته طراحی شده است.

فهرست مطالب

این کتاب موضوعات کلیدی را برای تسلط بر یادگیری عمیق با PyTorch پوشش می‌دهد:

• بررسی اجمالی یادگیری عمیق با PyTorch: معرفی اکوسیستم PyTorch

• معماری‌های CNN عمیق: ساخت شبکه‌های کانولوشنی

• ترکیب CNNها و LSTMها: مدل‌های ترکیبی

• معماری‌های مدل بازگشتی عمیق: RNNها و ترانسفورمرها

• مدل‌های ترکیبی پیشرفته: ترکیب مدل‌ها

• شبکه‌های عصبی گرافی: کاربردهای GNN

• تولید موسیقی و متن با PyTorch: مدل‌های مولد

• انتقال سبک عصبی: افکت‌های بصری

• GANهای کانولوشنی عمیق: تولید تصویر

• تصویرسازی با مدل‌های انتشار: تولید محتوای پیشرفته

• یادگیری تقویتی عمیق: ساخت DQN

• بهینه‌سازی آموزش مدل: استفاده از GPU و دقت ترکیبی

• عملیاتی کردن مدل‌های PyTorch در تولید: استقرار مدل‌ها

• PyTorch در دستگاه‌های موبایل: استقرار در اندروید و iOS

• نمونه‌سازی سریع با PyTorch: استفاده از fastai

• PyTorch و AutoML: جستجوی معماری عصبی

• PyTorch و هوش مصنوعی قابل توضیح: تفسیر مدل‌ها با Captum

• سیستم‌های توصیه‌گر با TorchRec: ساخت سیستم‌های توصیه

• PyTorch و Hugging Face: ترانسفورمرهای زبان و بینایی

هر فصل با مثال‌های عملی و پیاده‌سازی‌های پایتونی پایان می‌یابد تا دانش شما را تثبیت کند.

نظرات خوانندگان

"این کتاب PyTorch را به ابزاری قدرتمند برای یادگیری عمیق تبدیل کرد!" - دانشمند داده
"آموزش ترانسفورمرها و استقرار در موبایل، پروژه‌هایم را بهبود داد." - مهندس یادگیری ماشین
"مثال‌های عملی و ادغام با Hugging Face، یادگیری را جذاب کرد." - محقق یادگیری عمیق
"به‌عنوان یک توسعه‌دهنده، این کتاب بهترین راهنما برای PyTorch بود." - حرفه‌ای فناوری

چرا این کتاب بهترین انتخاب برای یادگیری PyTorch است؟

کتاب تسلط بر یادگیری عمیق با PyTorch با ارائه یک رویکرد عملی و جامع، شما را به یک متخصص در یادگیری عمیق با PyTorch تبدیل می‌کند. این کتاب نه تنها مبانی مانند CNNها و RNNها را آموزش می‌دهد، بلکه با تمرکز بر موضوعات پیشرفته مانند مدل‌های انتشار، GNNها و استقرار در موبایل، شما را برای ساخت مدل‌های هوشمند آماده می‌کند. مثال‌های واقعی و ادغام با ابزارهای مدرن مانند Hugging Face و fastai، این کتاب را به منبعی بی‌نظیر برای حرفه‌ای‌ها و محققان تبدیل کرده است.

مزایای خرید این کتاب:

• یادگیری PyTorch 2.x برای ساخت مدل‌های پیشرفته

• تسلط بر ترانسفورمرها، GNNها و مدل‌های انتشار

• آموزش بهینه‌سازی آموزش و استقرار در موبایل

• دسترسی به PDF رایگان، دستیار هوش مصنوعی و خوانشگر نسل بعدی

• مناسب برای دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین

در مقایسه با دیگر کتاب‌های یادگیری عمیق، این کتاب با تمرکز خاص بر PyTorch 2.x و ارائه مثال‌های عملی، یادگیری را آسان و کاربردی می‌کند. با مطالعه آن، می‌توانید مهارت‌های لازم برای موفقیت در یادگیری عمیق را به دست آورید.

خرید این کتاب

اگر آماده هستید تا با PyTorch مدل‌های یادگیری عمیق پیشرفته بسازید، همین حالا کتاب تسلط بر یادگیری عمیق با PyTorch را به سبد خرید خود اضافه کنید! این کتاب سرمایه‌گذاری ارزشمندی برای آینده حرفه‌ای شما و تسلط بر مهارت‌های یادگیری عمیق است.