معرفی و خلاصه کتاب شبکه عصبی تان را بسازید

متن زیر مروری است از کتاب شبکه عصبی تان را بسازید نوشته طارق رشید. یک ماجراجویی زیبا که در آن با ساختن شبکه عصبی مصنوعی خود به تمامی مفاهیم این مدل‌ها پی خواهید برد.

یاد بگیرید چطور با یک مقدمه ساده در ریاضیات و نظریه ها، شبکه عصبی تان را بسازید و به قدرت یادگیری ماشین نزدیک شوید!

بررسی اجمالی کتاب شبکه عصبی تان را بسازید

دلتان می خواهد یادگیری ماشین یا برنامه‌نویسی کامپیوتری را یاد بگیرید؟

مایلید بفهمید شبکه‌های عصبی مصنوعی چطور عمل می‌کنند و خودتان هم یکی بسازید؟

می خواهیم کتاب مناسبی در این زمینه به شما معرفی کنیم.

در کتاب make your own neural network، طارق رشید نویسنده کتاب، با زبانی ساده و روان به شرح و توضیح می‌پردازد که چگونه شبکه‌های عصبی مصنوعی عمل می‌کنند؛ از منطقی که پشت سر آن‌هاست گرفته تا ریاضیات، نظریه و البته کدنویسی و عملیاتی کردن آن‌ها.

کتاب شبکه عصبی تان را بسازید هم ساده است و هم پر از اطلاعات. برای کسانی که تازه با این موضوع آشنا می‌شوند یا کمی با ریاضی کار کرده‌اند، بسیار مناسب است؛ حتی اگر قبلاً با این زمینه آشنایی داشته باشید، همچنان چیزهای جدیدی برای یادگیری پیدا می‌کنید.

اگر با مفاهیم پایه‌ای ریاضی و کامپیوتر آشنا باشید یا حتی کمی تجربه برنامه‌نویسی داشته باشید، از این کتاب بیشترین استفاده را خواهید کرد.

کتاب با درک نظریه‌ها شروع می‌شود و سپس به پیاده‌سازی عملی می‌پردازد و در نهایت به شما نشان می‌دهد چطور یک شبکه عصبی روی Raspberry Pi اجرا کنید.

حال بیاید ببینیم محتوای کتاب چیست!

محتوای کتاب شبکه عصبی تان را بسازید

این کتاب به سه بخش تقسیم شده:

بخش اول

به ایده‌ها پرداخته است. در این قسمت، با استفاده از تصاویر و مثال‌های زیاد، به طور دلپذیری به مبانی ریاضی شبکه‌های عصبی پرداخته می‌شود. نویسنده با یک سبک جذاب و گیرا، همه چیز را در مورد چگونگی کارکرد یک شبکه عصبی ساده شرح می‌دهد.

بخش دوم

به بخش‌های عملی می‌پردازد. اینجا با زبان برنامه‌نویسی پایتون آشنا می‌شویم و به تدریج یک شبکه عصبی را می‌سازیم که قادر به تشخیص اعداد دست‌نوشته است. بخش عمده‌ای از این قسمت به کدنویسی پایتون اختصاص دارد، که هم برای مبتدیان و هم برای حرفه‌ای‌ها قابل فهم است.

بخش سوم

موضوع را عمیق‌تر می‌کند. در این قسمت، با استفاده از کدها و ایده‌های ساده، بهبود چشم‌گیری در عملکرد شبکه عصبی ایجاد می‌شود، تا به نتیجهٔ استاندارد صنعتی 98% برسیم. همچنین، شما می‌توانید شبکه را با خط‌نوشته خودتان آزمایش کنید و حتی این کلیات را روی یک رزبری پای اجرا کنید.

در کل، همان‌طور که قبلاً گفتیم، کتاب شبکه عصبی تان را بسازید به همه جوانب مرتبط با شبکه‌های عصبی مصنوعی می‌پردازد و به شما کمک می‌کند تا به بهترین شکل از آن‌ها بهره‌برداری کنید.

خلاصه‌ کتاب شبکه عصبی تان را بسازید

این کتاب یک سفر سرگرم‌کننده و راحت در میان مفاهیم شبکه‌های عصبی مصنوعی است. با شروع از ایده‌های ساده، به تدریج شما را به درک چگونگی عملکرد شبکه‌های عصبی می‌برد.

نیازی به تسلط به ریاضیات پیچیده یا تجربه‌ی برنامه‌نویسی ندارید؛ شما به آسانی با زبان پایتون آشنا می‌شوید و شبکه عصبی مخصوص خودتان را از ابتدا می‌سازید. همچنین در این مسیر، با سرگرمی و کشف جهانی جذاب، شبکه عصبی خود را پایه‌ریزی می‌کنید.

درباره نویسنده

طارق رشید با داشتن مدرک فیزیک و کارشناسی ارشد در یادگیری ماشین و استخراج داده، در صحنه فناوری لندن فردی پویا است. او رهبر گروه پایتون لندن با بیش از 3000 عضو است و همیشه به دنبال فرصتی برای برگزاری سخنرانی یا کارگاه است.

هرچند در کار روزمره با فناوری و استراتژی دیجیتال سروکار دارد، اما همواره در تلاش است تا به تفکر طراحی جلوه دهد. طارق رشید به منابع باز علاقه‌مند است و در اصلاحات منابع باز دولت بریتانیا نقش پیشرو داشته است.

سخن پایانی: 

برای ساخت یک شبکه عصبی ، ابتدا باید مفاهیم اساسی یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی را درک کنید. شبکه عصبی یک ساختار محاسباتی است که از لایه‌های نورونی تشکیل شده و به توانایی یادگیری از داده‌ها به منظور انجام وظایف خاص می‌پردازد.

ابتدا باید مدل معماری شبکه عصبی خود را تعریف کنید، که شامل تعداد لایه‌ها، تعداد نورون‌ها در هر لایه، و ارتباطات بین آنها است.

 پس از تعریف معماری، باید داده‌های آموزشی را جمع‌آوری و پیش‌پردازش کنید. این مرحله شامل تبدیل داده‌ها به فرمت قابل پردازش توسط شبکه، اسکیل کردن مقادیر، و تقسیم داده‌ها به دسته‌های مختلف برای آموزش و ارزیابی مدل است.

پس از این مراحل، باید یک الگوریتم بهینه‌سازی و تابع هزینه را انتخاب کنید. با تعیین این موارد، می‌توانید مدل خود را آموزش دهید و عملکرد آن را ارزیابی کنید. بر اساس نتایج ارزیابی، ممکن است نیاز باشد معماری یا پارامترهای مدل را تغییر دهید تا بهترین عملکرد را بدست آورید. این فرآیند تکراری، امکان ادامه یادگیری و بهینه‌سازی شبکه را فراهم می‌کند.

همچنین، مطالعه و تحقیق در زمینه‌های مرتبط با یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی اهمیت دارد. آگاهی از پژوهش‌های اخیر و نکات پیشرفته می‌تواند به بهبود درک شما از مفاهیم پیچیده‌تر یادگیری ماشین کمک کند و شما را قادر به اعمال بهتر و نوآوری در مدل‌های خود می‌سازد.

با پیگیری مطالب آموزشی و مشارکت در جوامع آنلاین مرتبط، می‌توانید تجربه خود را بهبود دهید و در جهت توسعه مهارت‌های خود در این زمینه حرکت کنید.