Advanced Applied Deep Learning : Convolutional Neural Networks and Object Detection

یادگیری عمیق به عنوان یکی از پیشرفته‌ترین حوزه‌های هوش مصنوعی، تحولی شگرف در توانایی ماشین‌ها برای درک و تفسیر داده‌های بصری ایجاد کرده است. کتاب «Advanced Applied Deep Learning: Convolutional Neural Networks and Object Detection» نوشته‌ی اومبرتو میکل‌وچی، با رویکردی کاملاً عملی و با استفاده از کتابخانه‌های قدرتمند کراس و تنسورفلو، شما را با معماری‌های پیشرفته‌ی شبکه‌های عصبی کانولوشنی و تکنیک‌های تشخیص اشیاء آشنا می‌سازد. این منبع ارزشمند که توسط انتشارات Apress منتشر شده، برای دانشمندان و پژوهشگرانی طراحی شده که دانش متوسط تا پیشرفته‌ای در پایتون و یادگیری ماشین دارند.

دربارهٔ کتاب Advanced Applied Deep Learning

کتاب «یادگیری عمیق کاربردی پیشرفته: شبکه‌های عصبی کانولوشنی و تشخیص اشیاء» که در سال ۲۰۱۹ منتشر شده، به بررسی جزئیات ظریف و پیچیده‌ی الگوریتم‌های هسته‌ای شبکه‌های عصبی کانولوشنی می‌پردازد. نویسنده، با تکیه بر دانش ریاضی و تجربه‌ی عملی خود، خواننده را از مبانی عملیات‌هایی مانند پیچیدگی (کانولوشن) و ادغام (پولینگ) به سمت معماری‌های پیشرفته‌تری چون شبکه‌های اینسپشن، رزنِت و الکسان‌نت هدایت می‌کند. این کتاب با ارائه‌ی مثال‌های عینی و کدنویسی عملی، به ویژه در پیاده‌سازی الگوریتم تشخیص شیء YOLO (شما فقط یک بار نگاه می‌کنید)، پلی مؤثر میان تئوری و عمل در حوزه‌ی یادگیری عمیق ایجاد می‌کند. این راهنما با زبانی شیوا و ساختاری گام‌به‌گام، به موضوعات متنوعی از جمله تنظیم دقیق محیط توسعه، کار با شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری (GPU)، ذخیره‌سازی و بارگذاری مدل‌ها، و استفاده از یادگیری انتقالی برای تطبیق شبکه‌های از پیش‌آموزش‌دیده با پروژه‌های شخصی می‌پردازد. از دیگر مباحث کلیدی کتاب می‌توان به توابع هزینه، سبک‌های مختلف شبکه، و کاربردهای عملی در حوزه‌هایی مانند تشخیص بافت‌های بافتی و تشخیص اشیاء در تصاویر اشاره کرد. لحن کتاب علمی و در عین حال کاربردی است و تمام تلاش خود را به کار گرفته تا مفاهیم پیچیده را برای خواننده‌ای با پیش‌زمینه‌ی فنی مناسب، قابل‌درک و اجرا کند.

دربارهٔ نویسنده

اومبرتو میکل‌وچی (Umberto Michelucci) نویسنده‌ای برجسته در حوزه‌ی یادگیری عمیق و هوش مصنوعی است که تا کنون پنج کتاب در این زمینه تألیف کرده است. سه کتاب او که توسط انتشارات Apress منتشر شده‌اند، از جمله «Advanced Applied Deep Learning»، به موضوعات پیشرفته‌ی شبکه‌های عصبی می‌پردازند و دو کتاب دیگر او که توسط Springer Nature به چاپ رسیده‌اند، بر آمار و مبانی یادگیری ماشین تمرکز دارند. او که تحصیلات خود را در فیزیک و ریاضیات به پایان رسانده، سال‌ها تجربه‌ی پژوهشی در دانشگاه جورج واشینگتن (آمریکا) و دانشگاه آگسبورگ (آلمان) داشته و همچنین بیش از ۱۵ سال سابقه‌ی عملی در زمینه‌های دیتا ساینس و یادگیری ماشین دارد. میکل‌وچی به عنوان مدرس در دانشگاه‌های علوم کاربردی زوریخ و HWZ تدریس می‌کند و مسئولیت بخش تحقیقات هوش مصنوعی و فناوری‌های جدید در شرکت Helsana Versicherung AG را بر عهده دارد. کتاب «Applied Deep Learning» او که در سال ۲۰۱۸ منتشر شد، با استقبال گسترده‌ای روبه‌رو گردید و بیش از,۰۰۰ بار دانلود شد. او اخیراً شرکت TOELT LLC را برای توسعه‌ی روش‌های نوین آموزش و پژوهش در زمینه‌ی هوش مصنوعی تأسیس کرده است.

چرا باید Advanced Applied Deep Learning را بخوانید؟

این کتاب با رویکردی هدفمند و کاربردی، مهارت‌های ضروری برای موفقیت در پروژه‌های یادگیری عمیق را به خواننده می‌آموزد:

• درک عمیق شبکه‌های کانولوشنی: با مطالعه‌ی این کتاب، به درک جامعی از نحوه‌ی عملکرد الگوریتم‌های تشخیص اشیاء و شبکه‌های عصبی کانولوشنی دست خواهید یافت و می‌توانید مدل‌های قدرتمندی را برای بینایی کامپیوتر پیاده‌سازی کنید.
• کار با مدل‌های از پیش‌آموزش‌دیده: می‌آموزید که چگونه از مدل‌های مطرحی مانند AlexNet و VGG16 استفاده کرده و با استفاده از یادگیری انتقالی، آن‌ها را برای پروژه‌های اختصاصی خود تطبیق دهید.
• بهینه‌سازی و سفارشی‌سازی مدل‌ها: با تکنیک‌های پیشرفته‌ای مانند حذف و افزودن لایه‌ها به شبکه‌های از پیش‌آموزش‌دیده، ذخیره‌سازی وزن‌ها و مدل‌ها، و توقف و ازسرگیری آموزش آشنا می‌شوید.
• پیاده‌سازی الگوریتم YOLO: به عنوان یکی از دستاوردهای کلیدی کتاب، یک پیاده‌سازی کامل از الگوریتم پیشگام تشخیص شیء YOLO را در کراس و تنسورفلو فرا می‌گیرید.

این کتاب برای چه کسانی مناسب است؟

کتاب «یادگیری عمیق کاربردی پیشرفته» برای دانشمندان داده، پژوهشگران و توسعه‌دهندگانی طراحی شده است که با زبان پایتون، کتابخانه‌های کراس و تنسورفلو آشنایی متوسط تا پیشرفته دارند. اگر در حوزه‌ی یادگیری ماشین فعالیت می‌کنید و به دنبال ارتقای دانش خود در زمینه‌ی شبکه‌های عصبی کانولوشنی و تشخیص اشیاء هستید، این کتاب یک نقشه‌ی راه گام‌به‌گام و عملی برای شما محسوب می‌شود. همچنین، افرادی که به دنبال به‌کارگیری تکنیک‌های پیشرفته‌ی یادگیری عمیق در پروژه‌های واقعی در صنایع مختلف از جمله پزشکی و بینایی کامپیوتر هستند، مطالب این کتاب را بسیار سودمند و کاربردی خواهند یافت.

سوالات متداول

پیش‌نیازهای مطالعه‌ی این کتاب چیست و آیا برای مبتدیان مناسب است؟

این کتاب برای افرادی با دانش متوسط تا پیشرفته در پایتون و یادگیری ماشین طراحی شده است. آشنایی پایه با کتابخانه‌های کراس و تنسورفلو نیز پیش‌نیاز مطالعه‌ی این اثر است.

آیا کتاب صرفاً بر مباحث نظری متمرکز است یا بخش عملی نیز دارد؟

کتاب با تکیه بر رویکرد کاربردی، تعادل مناسبی میان تئوری و عمل برقرار کرده است. یکی از نقاط قوت آن، پیاده‌سازی کامل الگوریتم‌های پیشرفته مانند YOLO در کراس و تنسورفلو است که به خواننده امکان می‌دهد دانش خود را به‌کار گیرد.

آیا مثال‌ها و پروژه‌های کتاب در حوزه‌های مختلف کاربرد دارد؟

بله، کتاب علاوه بر مباحث پایه، به کاربردهای عملی در حوزه‌های متنوعی مانند تشخیص بافت‌های بافتی (پزشکی) و طبقه‌بندی اشیاء می‌پردازد که نشان‌دهنده‌ی گستردگی کاربرد مطالب آن در پروژه‌های واقعی است.

Develop and optimize deep learning models with advanced architectures. This book teaches you the intricate details and subtleties of the algorithms that are at the core of convolutional neural networks. In __Advanced Applied Deep Learning__, you will study advanced topics on CNN and object detection using Keras and TensorFlow. Along the way, you will look at the fundamental operations in CNN, such as convolution and pooling, and then look at more advanced architectures such as inception networks, resnets, and many more. While the book discusses theoretical topics, you will discover how to work efficiently with Keras with many tricks and tips, including how to customize logging in Keras with custom callback classes, what is eager execution, and how to use it in your models. Finally, you will study how object detection works, and build a complete implementation of the YOLO (you only look once) algorithm in Keras and TensorFlow. By the end of the book you will have implemented various models in Keras and learned many advanced tricks that will bring your skills to the next level.**What You Will Learn** * See how convolutional neural networks and object detection work * Save weights and models on disk * Pause training and restart it at a later stage * Use hardware acceleration (GPUs) in your code * Work with the Dataset TensorFlow abstraction and use pre-trained models and transfer learning * Remove and add layers to pre-trained networks to adapt them to your specific project * Apply pre-trained models such as Alexnet and VGG16 to new datasets **Who This Book Is For** Scientists and researchers with intermediate-to-advanced Python and machine learning know-how. Additionally, intermediate knowledge of Keras and TensorFlow is expected. Develop and optimize deep learning models with advanced architectures. This book teaches you the intricate details and subtleties of the algorithms that are at the core of convolutional neural networks. In Advanced Applied Deep Learning , you will study advanced topics on CNN and object detection using Keras and TensorFlow. Along the way, you will look at the fundamental operations in CNN, such as convolution and pooling, and then look at more advanced architectures such as inception networks, resnets, and many more. While the book discusses theoretical topics, you will discover how to work efficiently with Keras with many tricks and tips, including how to customize logging in Keras with custom callback classes, what is eager execution, and how to use it in your models. Finally, you will study how object detection works, and build a complete implementation of the YOLO (you only look once) algorithm in Keras and TensorFlow. By the end of the book you will have implemented various models in Keras and learned many advanced tricks that will bring your skills to the next level. What You Will Learn See how convolutional neural networks and object detection work Save weights and models on disk Pause training and restart it at a later stage Use hardware acceleration (GPUs) in your code Work with the Dataset TensorFlow abstraction and use pre-trained models and transfer learning Remove and add layers to pre-trained networks to adapt them to your specific project Apply pre-trained models such as Alexnet and VGG16 to new datasets Who This Book Is For Scientists and researchers with intermediate-to-advanced Python and machine learning know-how. Additionally, intermediate knowledge of Keras and TensorFlow is expected.