📚 اگر کسی از من بپرسد برای یادگیری Deep Learning از کجا شروع کنم، این سه کتاب جزو اولین پیشنهادهای من خواهند بود😉

📘 Neural Networks and Learning Machines
💡کتابی که برای من سنگ بنای یادگیری شبکه‌های عصبی بود. Heykin فقط شبکه‌های عصبی رو آموزش نمیده؛ بلکه یاد میده هنگام مطالعه یک الگوریتم جدید، از دید فنی به دنبال چه چیزهایی باشیم و چگونه آن را از روی روابط ریاضی به پیاده‌سازی برسانیم.

📗 Deep Learning
اثر ارزشمند Goodfellow، Bengio و Courville که به من کمک کرد مفاهیمی مانند توابع هزینه، بهینه‌سازی و چالش‌های آموزش شبکه‌های عمیق را عمیق‌تر درک کنم. این کتاب فراتر از روابط ریاضی هست و شهود پشت بسیاری از ایده‌های مهم Deep Learning را توضیح می‌دهد.


📙 Dive into Deep Learning
منبعی که فاصله بین تئوری و عمل را کم میکنه. این کتاب به‌جای تمرکز صرف بر روابط ریاضی، روی ساختار، شهود و پیاده‌سازی تأکید داره و تقریباً همه مفاهیم را در قالب کد و پروژه‌های عملی ارائه می‌کند.
➖➖➖➖➖➖
💡 مطالعه این کتاب‌ها و کنارش مطالعه چندین مقاله (همیشه دوست دارم نگاه نویسنده به چالش و نحوه حل مسیله رو بدونم) باعث شده در طراحی دوره ها بر اساس سه اصل باشه:
✔️ درک ساختار و چرایی شکل‌گیری معماری‌ها
✔️ یادگیری ریاضیات و اثبات روابط
✔️ پیاده‌سازی دستی قبل از استفاده از ابزارهای آماده

حاصل این مسیر، طراحی دو دوره آموزشی بود:
🔹 دوره تخصصی شبکه‌های عصبی در PyTorch
🔹 دوره جامع یادگیری عمیق
در دوره جامع یادگیری عمیق، از MLP شروع می‌کنیم، سپس سراغ RNN، CNN و در نهایت مکانیزم Attention می‌رویم. ابتدا مفاهیم و ریاضیات را یاد می‌گیریم، شبکه‌ها را کاملاً دستی پیاده‌سازی می‌کنیم و در پایان به سراغ پروژه‌های عملی می‌رویم.
دوره جدید به زودی در سایت قرار میگیره....
LinkedIn

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@Onlinebme