دانلود کتاب آموزشی Deep Learning with Python جلد اول

کتاب آموزشی Deep Learning with Python معمولاً به بررسی مفاهیم و تکنیک‌های یادگیری عمیق (Deep Learning) با استفاده از زبان Python می‌پردازد.

سر فصل‌های کتاب “Deep Learning with Python” :

بخش 1. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی

فصل 1. آشنایی با یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

• تعریف یادگیری ماشین (Machine Learning) و انواع آن

• معرفی یادگیری نظارت‌شده، بدون نظارت و یادگیری تقویتی

• تاریخچه و تکامل یادگیری عمیق (Deep Learning)

• نقش داده‌ها و حجم داده در یادگیری عمیق

فصل 2. تفاوت‌های یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی

• مقایسه یادگیری ماشین کلاسیک و یادگیری عمیق

• نقش شبکه‌های عصبی در مدل‌های پیچیده

• مزایا و محدودیت‌های هر رویکرد

• مثال‌های کاربردی برای درک تفاوت‌ها

فصل 3. کاربردهای یادگیری عمیق در صنایع مختلف

• کاربردهای یادگیری عمیق در بینایی ماشین (Computer Vision)

• کاربرد در پردازش زبان طبیعی (NLP)

• یادگیری عمیق در حوزه پزشکی و تحلیل داده‌های سلامت

• استفاده در خودروهای خودران، رباتیک و بازی‌های هوش مصنوعی

• کاربردهای نوظهور و تحقیقاتی

فصل 4. آشنایی با فریم‌ورک‌های Deep Learning

• معرفی TensorFlow و ویژگی‌های کلیدی آن

• معرفی Keras و نقش آن به‌عنوان رابط کاربری آسان برای TensorFlow

• سایر فریم‌ورک‌های محبوب: PyTorch، MXNet، JAX

• مقایسه فریم‌ورک‌ها و انتخاب مناسب برای پروژه‌ها

فصل 5. مفاهیم پایه شبکه‌های عصبی

• نورون مصنوعی و عملکرد آن

• ساختار لایه‌ها: ورودی، مخفی، خروجی

• وزن‌ها و بایاس‌ها و نقش آن‌ها در یادگیری

• عملکرد شبکه‌های عصبی به صورت گرافیکی و مفهومی

بخش 2. مبانی شبکه‌های عصبی مصنوعی

فصل 1: آشنایی با شبکه‌های عصبی

• مفهوم شبکه عصبی مصنوعی (Artificial Neural Network)

• الهام‌گیری از نورون‌های بیولوژیکی

• مزایا و محدودیت‌های شبکه‌های عصبی

فصل 2: ساختار شبکه‌های عصبی

• اجزای اصلی شبکه: نورون‌ها، لایه‌ها، ورودی‌ها و خروجی‌ها

• تفاوت بین لایه‌های ورودی، مخفی و خروجی

• مفهوم وزن‌ها و بایاس‌ها در شبکه عصبی

فصل 3: فرایند یادگیری شبکه‌های عصبی

• تعریف مسئله و آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش

• مفهوم Forward Propagation و نحوه محاسبه خروجی شبکه

• تعریف تابع خطا (Loss Function) برای سنجش عملکرد شبکه

فصل 4: بهینه‌سازی و یادگیری

• معرفی Backpropagation و نقش آن در به‌روزرسانی وزن‌ها

• الگوریتم‌های بهینه‌سازی و کاهش خطا (مانند Gradient Descent)

• اهمیت نرخ یادگیری (Learning Rate) و تنظیم آن

فصل 5: عملکرد شبکه و مسائل رایج

• تحلیل عملکرد شبکه با معیارهای مختلف

• مسائل Overfitting و Underfitting و دلایل وقوع آنها

• تکنیک‌های پیشگیری از مشکلات شبکه (Regularization، Dropout و …)

بخش 3. کار با داده‌ها

فصل 1. مقدمه‌ای بر داده‌ها در یادگیری عمیق

• اهمیت کیفیت داده‌ها در موفقیت مدل‌های یادگیری عمیق

• انواع داده‌ها: ساخت‌یافته، نیمه‌ساخت‌یافته و غیرساخت‌یافته

• تفاوت داده‌های عددی، تصویری، متنی و زمانی

فصل 2. جمع‌آوری داده‌ها

• منابع داده‌های آماده (Datasets عمومی و Benchmark)

• جمع‌آوری داده‌های واقعی از محیط‌های عملی

• بررسی کیفیت و اعتبار داده‌ها

فصل 3. پیش‌پردازش داده‌ها

• پاکسازی داده‌ها و حذف مقادیر گمشده

• استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها

• مقیاس‌دهی (Scaling) داده‌ها برای مدل‌های Deep Learning

• تکنیک‌های تبدیل ویژگی‌ها (Feature Engineering)

فصل 4. تقسیم داده‌ها

• تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمایشی

• نسبت‌های رایج تقسیم داده‌ها و دلایل استفاده از آن‌ها

• اهمیت حفظ توزیع داده‌ها در تقسیم‌بندی

فصل 5. توابع فعال‌سازی و آماده‌سازی برای شبکه‌ها

• معرفی توابع فعال‌سازی: ReLU، Sigmoid، Tanh

• نقش توابع فعال‌سازی در آموزش شبکه‌های عصبی

• انتخاب تابع فعال‌سازی مناسب برای انواع داده‌ها و مدل‌ها

فصل 6. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)

• اهمیت افزایش داده‌ها در جلوگیری از Overfitting

• روش‌های افزایش داده برای تصاویر: چرخش، برش، تغییر روشنایی و …

• روش‌های افزایش داده برای متن و داده‌های زمانی

فصل 7. ذخیره و مدیریت داده‌ها

• فرمت‌های رایج ذخیره داده‌ها (CSV، JSON، HDF5 و …)

• سازمان‌دهی داده‌ها برای دسترسی سریع و مقیاس‌پذیر

• مدیریت حجم بالای داده‌ها در پروژه‌های Deep Learning

بخش 4. شبکه‌های عصبی پیچیده (Deep Neural Networks)

فصل اول: معرفی شبکه‌های عصبی عمیق (DNN)

• تعریف و تفاوت شبکه‌های عصبی عمیق با شبکه‌های عصبی ساده

• اهمیت افزایش تعداد لایه‌ها و تاثیر آن بر یادگیری

• کاربردهای شبکه‌های عصبی عمیق در صنایع مختلف

فصل دوم: معماری و طراحی مدل‌های عمیق

• انتخاب تعداد لایه‌ها و نورون‌ها در هر لایه

• طراحی ساختار لایه‌ها: ورودی، پنهان، خروجی

• انواع معماری‌ها: Fully Connected, Feedforward و Hybrid

• نکات طراحی برای شبکه‌های عمیق پایدار

فصل سوم: یادگیری و بهینه‌سازی شبکه‌های عمیق

• فرآیند Forward Propagation و نحوه محاسبه خروجی‌ها

• Backpropagation در شبکه‌های عمیق و تاثیر آن بر وزن‌ها

• الگوریتم‌های بهینه‌سازی (Optimization) و نقش Gradient Descent

• تنظیم نرخ یادگیری و اهمیت آن در Convergence

فصل چهارم: جلوگیری از Overfitting و Underfitting

• تعریف Overfitting و Underfitting و نحوه تشخیص آن‌ها

• تکنیک‌های جلوگیری از Overfitting: Regularization، Dropout، Early Stopping

• افزایش تعمیم‌پذیری مدل‌ها با داده‌های بیشتر و Augmentation

• انتخاب مدل مناسب بر اساس پیچیدگی داده‌ها

فصل پنجم: ارزیابی و مانیتورینگ مدل‌های عمیق

• معیارهای ارزیابی عملکرد مدل‌های DNN

• استفاده از Validation Set برای تنظیم مدل

• تحلیل نمودارهای Learning Curve برای تشخیص مشکلات آموزشی

• بررسی تاثیر معماری و تعداد لایه‌ها بر عملکرد مدل

فصل ششم: چالش‌ها و بهترین شیوه‌ها در شبکه‌های عمیق

• مشکلات رایج در آموزش شبکه‌های عمیق و روش‌های مقابله با آن‌ها

• نکات عملی برای بهبود سرعت آموزش و کاهش مصرف منابع

• انتخاب Activation Functions مناسب برای لایه‌های عمیق

• راهکارهای مقابله با Gradient Vanishing و Gradient Exploding

بخش 5. یادگیری عمیق با استفاده از Keras

فصل 1. آشنایی با Keras

• معرفی Keras و مزایای استفاده از آن در یادگیری عمیق

• تفاوت Keras با TensorFlow و سایر فریم‌ورک‌ها

• معماری و ساختار Keras

• انواع API در Keras: Sequential API و Functional API

فصل 2. طراحی مدل‌های شبکه عصبی در Keras

• ایجاد مدل‌های ساده با Sequential API

• اضافه کردن لایه‌ها: Dense، Dropout و Activation

• طراحی مدل‌های پیچیده با Functional API

• اتصال چندین ورودی و خروجی در مدل‌های پیشرفته

فصل 3. آموزش مدل‌ها در Keras

• مفهوم Loss Function و انتخاب مناسب آن

• الگوریتم‌های بهینه‌سازی (Optimizers) و کاربرد هر کدام

• تقسیم داده‌ها برای آموزش و اعتبارسنجی (Training & Validation)

• مدیریت تعداد Epoch و Batch Size

فصل 4. ارزیابی و بهبود عملکرد مدل

• ارزیابی مدل با معیارهای Accuracy، Precision، Recall و F1-score

• استفاده از نمودارهای آموزش و اعتبارسنجی برای تشخیص Overfitting

• تکنیک‌های جلوگیری از Overfitting: Dropout، Early Stopping و Regularization

• استفاده از Callbackها برای کنترل فرآیند آموزش

فصل 5. تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)

• معرفی هایپرپارامترهای مهم: Learning Rate، تعداد لایه‌ها، تعداد نورون‌ها و توابع فعال‌سازی

• روش‌های انتخاب بهترین هایپرپارامترها

• اهمیت Cross-Validation در ارزیابی مدل

• راهکارهای عملی برای بهبود دقت و سرعت مدل

فصل 6. ذخیره‌سازی و بازیابی مدل‌ها

• ذخیره مدل‌های آموزش‌دیده و وزن‌ها

• بازیابی مدل‌ها برای استفاده مجدد یا استقرار در محیط تولید

• مدیریت نسخه‌های مختلف مدل و داده‌ها

فصل 7. آماده‌سازی برای کاربردهای پیشرفته

• طراحی مدل‌های چندکاره (Multi-task) و شبکه‌های پیچیده

• اتصال مدل‌های Keras به داده‌های واقعی و جریان‌های داده‌ای

• آماده‌سازی مدل برای استقرار در محیط‌های عملیاتی

بخش 6. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs)

فصل اول: مقدمه‌ای بر CNN

• تعریف شبکه عصبی کانولوشنی و تفاوت آن با شبکه‌های عصبی معمولی (DNN)

• تاریخچه و پیشرفت‌های کلیدی در CNN

• کاربردهای CNN در بینایی ماشین، پردازش تصویر و ویدئو

فصل دوم: ساختار و لایه‌های اصلی CNN

• لایه کانولوشن (Convolution Layer) و مفهوم فیلترها (Filters/Kernels)

• لایه Pooling و انواع آن (Max Pooling، Average Pooling)

• لایه‌های Fully Connected در انتهای شبکه

• معرفی لایه‌های نرمال‌سازی و Dropout برای بهبود عملکرد

فصل سوم: مکانیزم عملکرد CNN

• نحوه استخراج ویژگی‌ها (Feature Extraction) از تصاویر

• چگونگی یادگیری وزن‌ها و فیلترها در طی آموزش

• مفهوم Stride و Padding و تأثیر آن‌ها بر اندازه خروجی

فصل چهارم: طراحی و معماری CNN

• طراحی یک شبکه ساده برای شناسایی تصویر

• معماری‌های عمیق و پیچیده مانند LeNet، AlexNet، VGG، ResNet

• انتخاب تعداد لایه‌ها، اندازه فیلترها و سایر هایپرپارامترها

فصل پنجم: بهینه‌سازی و آموزش CNN

• روش‌های جلوگیری از Overfitting در CNN

• تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)

• نقش تابع فعال‌سازی و انتخاب آن در شبکه‌های کانولوشنی

• بهینه‌سازی شبکه و تنظیم هایپرپارامترها

فصل ششم: کاربردهای CNN در مسائل واقعی

• تشخیص و دسته‌بندی تصاویر

• شناسایی اشیاء (Object Detection) و Semantic Segmentation

• پردازش ویدئو، تشخیص حرکت و تحلیل تصاویر پزشکی

• ترکیب CNN با سایر مدل‌ها برای بهبود عملکرد

فصل هفتم: بهترین شیوه‌ها و چالش‌ها

• محدودیت‌های CNN و مشکلات رایج

• انتخاب معماری مناسب بر اساس حجم داده و نوع مسئله

• نکات عملی برای تسریع آموزش و کاهش مصرف حافظه