تحميل كتاب تعلم العميق بأستخدام لغة البايثون PDF
يسعى كتاب التعلم العميق باستخدام لغة البايثون إلى تقديم رحلة تعليمية شاملة تبدأ من المفاهيم الأساسية حتى بناء شبكات عصبية عميقة متقدمة، معتمداً على لغة البايثون كلغة أساسية لتطبيق النماذج خطوة بخطوة. تم تصميم المحتوى ليكون سهل الفهم للمبتدئين، مع تعزيزه بأمثلة عملية ورسوم توضيحية وشروحات مُفصَّلة لضمان فهم عميق للمفاهيم والتطبيقات.
ما يغطيه الكتاب؟
الفصل الأول: مقدمة في التعلم العميق
- ما هو التعلم العميق؟
- سبب الاقبال على التعلم العميق
- اختلاف التعلم العميق عن التعلم الالي
- مستقبل التعلم العميق
- تطبيقات التعلم العميق
الفصل الثاني: أساسيات التعلم العميق
- ما هي البيانات؟
- انواع البيانات
- التعرف على الطرق المختلفة للتعلم الالي
- مزايا وعيوب كل طريقة
- ما هو اختيار النموذج وتقييمه
الفصل الثالث: الشبكات العصبية أمامية التغذية
- التعرف على شبكة بيرسيبترون.
- التعرف على الشبكة العصبية امامية التغذية.
- التحسين.
- دالة الخطأ.
- تنفيذ شبكة عصبية في keras.
الفصل الرابع: الشبكة العصبية الالتفافية (CNN)
- ما هي الشبكة العصبية الالتفافية؟
- التعرف على انواع الطبقات في الشبكات العصابية الالتفافية.
- تصنيف الصور باستخدام الشبكة العصبية الالتفافية.
الفصل الخامس: الشبكة العصبية المتكررة (RNN)
- ما هي الشبكة العصبية المتكررة؟
- التعرف على LSTM.
- توليد النص وتصنيفه مع الشبكات العصبية المتكررة.
تفاصيل الكتاب
- عدد الصفحات: 193
- التقييم: 4.6
- لغة الكتاب: العربية
- صيغة الكتاب: PDF
- التحميل: تحميل مجاني