مشخصات کتاب

Python AI Programming: Navigating fundamentals of ML, deep learning, NLP, and reinforcement learning in practice

ویرایش:  
نویسندگان: Patrick J  
سری:  
ISBN (شابک) : 9788119177639 
ناشر: GitforGits 
سال نشر: 2024 
تعداد صفحات: 295 
زبان: English 
فرمت فایل : EPUB (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) 
حجم فایل: 6 Mb 

در صورت تبدیل فایل کتاب Python AI Programming: Navigating fundamentals of ML, deep learning, NLP, and reinforcement learning in practice به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.

توجه داشته باشید کتاب برنامه نویسی هوش مصنوعی پایتون: پیمایش اصول ML، یادگیری عمیق، NLP و یادگیری تقویتی در عمل نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.

توضیحاتی در مورد کتاب برنامه نویسی هوش مصنوعی پایتون: پیمایش اصول ML، یادگیری عمیق، NLP و یادگیری تقویتی در عمل

-این کتاب آرزوی فارغ التحصیلان و برنامه نویسان جوان را دارد تا با ترکیب برنامه نویسی قدرتمند پایتون با هوش مصنوعی، مهندس هوش مصنوعی شوند و وارد دنیای هوش مصنوعی شوند. با شروع اصول برنامه نویسی پایتون، کتاب به تدریج به یادگیری ماشینی پیشرفت می کند، جایی که خوانندگان یاد می گیرند پایتون را در توسعه مدل های پیش بینی پیاده سازی کنند.\r\n\r\nاین کتاب توضیحی واضح و قابل دسترس در مورد یادگیری ماشینی ارائه می دهد، که شامل مثال های عملی و تمرین هایی است که درک را تقویت می کند. ما عمیقاً به یادگیری عمیق می رویم، یکی دیگر از اجزای حیاتی هوش مصنوعی. خوانندگان درک کاملی از نحوه استفاده از چارچوب‌ها و کتابخانه‌های پایتون برای ایجاد شبکه‌های عصبی و الگوریتم‌های پیچیده، که برای کارهایی مانند تشخیص تصویر و گفتار مورد نیاز هستند، به دست می‌آورند. پردازش زبان طبیعی نیز در این کتاب پوشش داده شده است و مفاهیم و تکنیک های اساسی برای تفسیر و تولید زبان انسان مانند پوشش داده شده است.\r\n\r\nتمرکز کتاب بر بینایی کامپیوتر و یادگیری تقویتی متمایز است و این زمینه های هوش مصنوعی پیشرفته را به شیوه ای قابل دسترس ارائه می دهد. خوانندگان یاد خواهند گرفت که چگونه از الگوی برنامه‌نویسی بصری پایتون برای ایجاد سیستم‌هایی استفاده کنند که داده‌های بصری را تفسیر می‌کنند و بر اساس تعاملات محیطی تصمیم‌گیری هوشمندانه می‌گیرند. این کتاب بر توسعه هوش مصنوعی اخلاقی و برنامه‌ریزی مسئولانه تمرکز دارد و بر اهمیت توسعه هوش مصنوعی منصفانه، شفاف و پاسخگو تأکید می‌کند.\r\n\r\nهر فصل برای بهبود یادگیری با گنجاندن مثال‌های عملی، مطالعات موردی و تمرین‌هایی طراحی شده است که تجربه عملی را ارائه می‌دهند. این کتاب یک نقطه شروع عالی برای هر کسی است که علاقه مند به تبدیل شدن به یک مهندس هوش مصنوعی است و دانش و مهارت های اساسی لازم را برای کاوش در دنیای شگفت انگیز هوش مصنوعی ارائه می دهد.\r\n\r\nیادگیری های کلیدی\r\n\r\nاصول پایتون و ادغام هوش مصنوعی را برای برنامه های کاربردی در دنیای واقعی و پیشرفت شغلی کاوش کنید.\r\n\r\nبا یادگیری ماشینی عملی، قدرت پایتون را در هوش مصنوعی تجربه کنید

توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی

-This book aspires young graduates and programmers to become AI engineers and enter the world of artificial intelligence by combining powerful Python programming with artificial intelligence. Beginning with the fundamentals of Python programming, the book gradually progresses to machine learning, where readers learn to implement Python in developing predictive models.- The book provides a clear and accessible explanation of machine learning, incorporating practical examples and exercises that strengthen understanding. We go deep into deep learning, another vital component of AI. Readers gain a thorough understanding of how Python's frameworks and libraries can be used to create sophisticated neural networks and algorithms, which are required for tasks such as image and speech recognition. Natural Language Processing is also covered in the book, with fundamental concepts and techniques for interpreting and generating human-like language covered. The book's focus on computer vision and reinforcement learning is distinctive, presenting these cutting-edge AI fields in an approachable manner. Readers will learn how to use Python's intuitive programming paradigm to create systems that interpret visual data and make intelligent decisions based on environmental interactions. The book focuses on ethical AI development and responsible programming, emphasizing the importance of developing AI that is fair, transparent, and accountable. Each chapter is designed to improve learning by including practical examples, case studies, and exercises that provide hands-on experience. This book is an excellent starting point for anyone interested in becoming an AI engineer, providing the necessary foundational knowledge and skills to delve into the fascinating world of artificial intelligence. Key Learnings Explore Python basics and AI integration for real-world application and career advancement. Experience the power of Python in AI with practical machine learning

فهرست مطالب

Python AI Programming
Chapter 1: Introduction to Artificial Intelligence
Chapter 2: Python for AI
Chapter 3: Data as Fuel for AI
Chapter 4: Machine Learning Foundations
Chapter 5: Essentials of Deep Learning
Chapter 6: NLP and Computer Vision
Chapter 7: Hands-on Reinforcement Learning
Chapter 8: Ethics to AI

نظرات کاربران

کتاب های تصادفی

دانلود کتاب Sustainable Manufacturing

دانلود کتاب Field guide to animal tracks and scat of California

دانلود کتاب [Newsletter] Coffee Break Chess. No. 1-32

دانلود کتاب Collateralized Debt Obligations: A Moment Matching Pricing Technique based on Copula Functions

دانلود کتاب A Tender Voyage: Children and Childhood in Late Imperial China