كتاب التعمق في التعلم العميق: الجزء الثالث: قابلية التوسع والكفاءة والتطبيقات

على مدى السنوات القليلة الماضية، طور فريق من علماء أمازون كتاباً ” Dive into Deep Learning” يكتسب شعبية بين الطلاب والمطورين الذين ينجذبون إلى مجال التعلم العميق المزدهر، وهو مجموعة فرعية من التعلم الآلي تركز على الشبكات العصبية الاصطناعية واسعة النطاق.

عند انتهائي من قراءه هذا الكتاب، احببت ان اترجم هذا الكتاب وأشارككم هذه الترجمة لان هناك عدد من الأشياء الرائعة حول هذا الكتاب وأكثر ما يعجبني هو أنه يغطي كل مجالات التعلم العميق تقريبًا مثلاً للمبتدئين هناك فصول مثل الشبكات العصبية والبيرسيبترون متعدد الطبقات والانحدار والتصنيف بالإضافة الى المفاهيم الأساسية من الجبر الخطي، وحساب التفاضل والتكامل، والاحتمال الى فصول متقدمة مثل الشبكات العصبية الالتفافية CNN، تم تضمين الشبكات العصبية المتكررة RNN والرؤية الحاسوبية CV ومعالجة اللغات الطبيعية NLP أيضًا.

هذا كتاب تفاعلي مفتوح المصدر مقدم في شكل فريد يدمج النص والرياضيات والكود، ويدعم الآن أطر برمجة TensorFlow وPyTorch وApache MXNet، والتي تمت صياغتها بالكامل من خلال Notebook Jupyter.

يمكن تقسيم الكتاب إلى ثلاثة أجزاء تقريبًا، لقد قمنا في الوقت الحالي بترجمة الجزء الأول والذي يشمل الأساسيات والمقدمات والجزء الثاني والذي يشمل التقنيات الحديثة للتعلم العميق والان نقدم لكم الجزء الثالث والذي يشمل مواضيع مثل الرؤية الحاسوبية والمعالجة اللغوية الطبيعية.

لقد اخترت كتاب “Dive into Deep Learning” لما رأيته من جودة هذا الكتاب، وللمنهجية التي اتبعها المؤلفون في ترتيبه وبساطة شرحه. لقد حاولت قدر المستطاع ان اخرج بترجمة ذات جودة عالية، ومع هذا يبقى عملاً بشرياً يحتمل النقص، فاذا كان لديك أي ملاحظات حول هذا الكتاب، فلا تتردد بمراسلتنا عبر بريدنا الالكتروني alaa.taima@qu.edu.iq .

نأمل ان يساعد هذا الكتاب كل من يريد ان يدخل في مجال التعلم العميق ومساعدة القارئ العربي على تعلم هذا المجال. اسأل الله التوفيق في هذا العمل لأثراء المحتوى العربي الذي يفتقر أشد الافتقار إلى محتوى جيد ورصين في مجال الذكاء الاصطناعي وتعلم الالة والتعلم العميق. ونرجو لك الاستمتاع مع التعلم العميق ولا تنسونا من صالح الدعاء.

رابط الكتاب