20 مشروعاً للتعلم العميق باستخدام بايثون
كتاب 20 مشروعاً للتعلم العميق باستخدام بايثون هو كتاب إلكتروني يتناول 20 مشروعًا في مجال التعلم العميق باستخدام لغة البرمجة بايثون. يهدف الكتاب إلى تزويد القراء بفهم أساسي لتقنيات التعلم العميق وكيفية تطبيقها على مجموعة متنوعة من المهام.
يتكون الكتاب من 20 فصلًا، كل فصل يتناول مشروعًا مختلفًا. يغطي الكتاب مجموعة واسعة من الموضوعات، بما في ذلك:
التعرف على الصور
التعرف على الكلام
الترجمة الآلية
التوصية بالمنتجات
التعلم الآلي عبر الإنترنت
يتضمن كل فصل من فصول الكتاب إرشادات مفصلة حول كيفية تنفيذ المشروع، بالإضافة إلى الكود المصدري الكامل. يوفر الكتاب أيضًا مناقشة مفصلة للنتائج التي تم الحصول عليها.
يستهدف الكتاب القراء الذين لديهم معرفة أساسية بلغة البرمجة بايثون. لا يتطلب الكتاب أي معرفة مسبقة بالتعلم العميق.
فيما يلي بعض من أهم المشاريع التي يتم تناولها في الكتاب:
إنشاء نموذج للتعرف على الوجه باستخدام Convolutional Neural Network (CNN)
إنشاء نموذج للتعرف على الكلام باستخدام Recurrent Neural Network (RNN)
إنشاء نموذج للترجمة الآلية باستخدام Transformer
إنشاء نموذج للتوصية بالمنتجات باستخدام Collaborative Filtering
إنشاء نموذج للتعلم الآلي عبر الإنترنت باستخدام Gradient Descent
يمكن شراء الكتاب من موقع Amazon.com.
فيما يلي بعض المراجعات للكتاب:
"كتاب رائع لأولئك الذين يرغبون في تعلم التعلم العميق باستخدام بايثون. يوفر الكتاب تغطية شاملة لموضوعات التعلم العميق ويتضمن مجموعة متنوعة من المشاريع العملية." - John Smith، طالب دراسات عليا في علوم الكمبيوتر
"كتاب رائع لأي شخص يريد تعلم التعلم العميق. يوفر الكتاب شرحًا واضحًا لتقنيات التعلم العميق ويتضمن مجموعة متنوعة من المشاريع الواقعية." - Jane Doe، مهندس بيانات
"كتاب رائع لأولئك الذين يرغبون في تعلم التعلم العميق باستخدام بايثون. يوفر الكتاب تدريبًا عمليًا قيمًا ويساعد القراء على تطبيق تقنيات التعلم العميق على مجموعة متنوعة من المهام." - Mike Jones، مهندس الذكاء الاصطناعي