أساسيات تعلم الأله
يبدأ فهم مفاهيم التعلم الآلي بفهم الأساسيات. في طريقنا نحو الإتقان ، من المهم جدًا أن نفهم كيف تم الوصول لمفاهيم معينة ، و سبب عمل الأشياء بطريقة ما. البدء بهذه الكتب هي أفضل طريقة للقيام بذلك.
مقدمة في التعلم الإحصائي (Introduction to Statistical learning)
هذا كتاب أساسي وشائع بين الطلاب الجامعيين والخريجين من أجل وضوحه وبساطته في شرح المفاهيم. تم مراعاة أن تكون الرياضيات المطلوبة لفهم الكتاب في الحد الأدنى ، مما يجعله فريدًا في شكله.
عناصر التعلم الإحصائي (The Elements of Statistical Learning)
“بالنسبة للطلاب الذين يرغبون في التعمق في النظريات ، أوصي عادةً بـ ESL ، وهو من نفس مؤلفين ” مقدمة في التعلم الإحصائي “ولكنه أكثر عمقًا. الكتاب إلى حد ما هو الكتاب المقدس في مجاله ومتاح مجانًا. “
رافييل ميل ، رئيس قسم علوم البيانات في كريسما
التعرف على الأنماط وتعلم الآلة (Pattern Recognition and Machine Learning)
كتاب بيشوب حول التعرف على الأنماط هو كتاب كلاسيكي وأساسي في التعلم الآلي. يستهدف بيشوب الطلاب الخريجين ، ولكن أيضًا للباحثين والممارسين ، الكتاب دسم و لا يتصف بالسهولة إطلاقاً
الرياضيات لتعلم الآلة (Mathematics for Machine Learning)
هذا الكتاب عن الرياضيات لتعلم الآلة هدفه تحفيز الناس على تعلم المفاهيم الرياضية. ليس القصد من الكتاب تغطية تقنيات التعلم الآلي المتقدمة نظرًا لوجود العديد من الكتب التي تقوم بذلك بالفعل. بدلاً من ذلك ، الهدف هو توفير المهارات الرياضية اللازمة لقراءة تلك الكتب الأخرى.
التعلم العميق (Deep Learning)
كثيرا ما يوصف بالكتاب المقدس في التعلم العميق ، كتاب التعلم العميق هو مقدمة مبهرة للمبادئ والطرق الأساسية ، وكذلك المتقدمة ، والتي عادة ما يتم شرحها من الألف إلى الياء ، كتبها الرواد في هذا المجال
التعلم العميق من الصفر (Deep Learning from Scratch)
خاصة للمبرمجين القادمين إلى هذا المجال ، يمكن أن يبدو التعلم الآلي والتعلم العميق أمرًا صعباً. يأخذ هذا الكتاب نهجًا عمليًا لتقديم الأساليب والممارسات الأساسية للقارئ.
التطبيقات و البرمجة
اليوم على الأقل ، تمثل البرمجة بابنا لبناء الخوارزميات وأنظمة التعلم الآلي المعقدة. إذا كنا ترغب في الاستثمار في أن تصبح محترفًا في تعلم الآلة ، فإن الاستثمار في مهارات البرمجة هو الطريقة للقيام بذلك.
المبرمج الواقعي (The Pragmatic Programmer)
“في رأيي ، تتداخل هندسة البرمجيات و لغة الأله إلى حد ما وهناك الكثير من الفوائد لو ركزنا انتباهنا على الأول من أجل مصلحة الأخر.”
جيسون أنتيك ، مبتكر DeOldify
إعادة بناء التعليمات البرمجية (Refactoring)
كتاب Refactoring من قبل مارتن فاولر هو دليل حول كيفية تحويل الشفرة باستخدام عمليات آمنة وسريعة ، وهو أمر حيوي لإبقائها رخيصة وسهلة التعديل للاحتياجات المستقبلية.
R لعلوم البيانات (R for Data Science)
بايثون ليست الخيار الوحيد! الهدف من “R for Data Science” هو مساعدتك على تعلم أهم الأدوات في R التي تسمح لك بالقيام بعلوم البيانات.
التعلم الآلي العملي
التعلم الآلي ليس ممتعا إذا كانت الأفكار تعيش في رأسنا فقط. تساعدنا هذه الكتب في تصميم خوارزميات “التعلم الآلي” الواقعية ، وتساعدنا على تجاوز حدودنا، والاعتناء بأية مشكلات تواجهنا ، وهندسة أنظمة التعلم الآلي العمليه.
التعلم الآلي من خلال تطبيق Scikit-Learn و Keras و Tensorflow (Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras and Tensorflow)
يعد كتاب التعلم الآلي كتاب رائع بمعنى الكلمة، ينقلك من أساسيات التعلم الآلي إلى تطبيقها على سيناريوهات العالم الحقيقي في كتاب واحد.
التعلم العميق للمبرمجين مع fastai و PyTorch (Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch)
“يجب أن أقول ، إن أحدث كتب fastai جيدة حقًا حتى الآن. بالضبط ما توقعته”
جيسون أنتيك ، مبتكر DeOldify
غروكينغ التعلم العميق (Grokking Deep Learning)
يعلمك Grokking Deep Learning بناء شبكات عصبية التعلم العميق من الصفر! في أسلوبه الجذاب ، يظهر لك خبير التعلم العميق المخضرم أندرو تراسك كل تفاصيل تدريب الشبكات العصبية.
معالجة اللغات الطبيعية في الأكشن (Natural Language Processing in Action)
المعالجة الطبيعية للغة في الأكشن هي دليلك لإنشاء آلات تفهم اللغة البشرية باستخدام قوة بايثون
التعلم العميق مع جافا سكريبت (Deep Learning with JavaScript)
لقد حول التعلم العميق مجالات رؤية الكمبيوتر ومعالجة الصور وتطبيقات اللغة الطبيعية. بفضل TensorFlow.js ، يمكن لمطوري جافا سكريبت الآن إنشاء تطبيقات تعلم عميقة دون الاعتماد على Python أو R.
TinyML
يأتي التعلم الآلي في العديد من الأشكال والأحجام. يركز كتاب TinyML على أصغرها: الأجهزة المدمجة ووحدات التحكم الدقيقة. في هذا الكتاب ، ستتعلم كيفية إنشاء نماذج تعلُم الآلة الصغيرة التي تعمل على وحدات التحكم الدقيقة مثل أردوينو منخفضة الطاقة ، وغالبًا ما تستهلك بضع كيلوبايت فقط في الحجم.
التخصص
حان الوقت للانتقال إلى بعض المفاهيم المتقدمة والمتخصصة. يتطور التعلم الآلي كل يوم ، وسواء أكان الأمر يتعلق بجعل أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر أمانًا أو نشرها على نطاق واسع ، يمكن أن تساعدك هذه الكتب على إتقانها.
تقوية الشبكات العصبية العميقة (Strengthening Deep Neural Networks)
نظرًا لأن الشبكات العصبية العميقة أصبحت شائعة بشكل متزايد في التطبيقات الواقعية ، فإن إمكانية خداعها عن عمد ببيانات لا تخدع الإنسان هي أحد أساليب الهجوم . يفحص هذا الكتاب العملي سيناريوهات العالم الواقعي حيث يتم استخدام الشبكات العصبية يوميًا لمعالجة بيانات الصور والصوت والفيديو.
التعلم المعزز: مقدمة (Reinforcement Learning: An Introduction)
يعتبر هذا الكتاب أحد أهم الكتب في مجال التعلم المعزز. أصبح التعلم المعزز بسرعة جزءًا رئيسيًا من ابتكار الذكاء الاصطناعي.
التعلم المعزز العميق في الأكشن (Deep RL in Action)
يتعلم البشر بشكل أفضل من التغذية الراجعة – نشجعنا على اتخاذ إجراءات تؤدي إلى نتائج إيجابية بينما تردعها قرارات ذات نتائج سلبية. يمكن تطبيق عملية التعزيز هذه على برامج الكمبيوتر مما يسمح لها بحل المشكلات الأكثر تعقيدًا التي لا تستطيع البرمجة الكلاسيكية. يعلمك التعلم المعزز العميق في الأكشن المفاهيم والمصطلحات الأساسية.
التعلم العميق التوليدي (Generative Deep Learning)
من الممكن الآن تعليم الآلة على التفوق في المساعي البشرية مثل الرسم والكتابة وتأليف الموسيقى. من خلال هذا الكتاب العملي ، سيكتشف مهندسو التعلم الآلي وعلماء البيانات كيفية إعادة إنشاء بعض الأمثلة الأكثر إثارة للإعجاب لنماذج التعلم العميق التوليدية.
التعلم التعاوني (محاضرات توليفية) (Federated Learning (Synthesis Lectures))
كيف يمكن السماح لعدة مهندس بيانات في التعاون على تدريب واستخدام نموذج تنبؤ مشترك مع الحفاظ على خصوصية جميع بيانات التدريب المحلية؟ في هذا الكتاب ، نصف كيف يتعامل التعلم الآلي التعاموني مع هذه المشكلة مع حلول جديدة تجمع بين التعلم الآلي والتشفير والأمن.
النظريات والتاريخ
على الرغم من أنها لا تهدف بشكل خاص إلى بناء مهاراتك في بناء وتطبيق خوارزميات التعلم الآلي ، إلا أن التعرف على التاريخ والتطور والأهم من الأخطاء المبكرة لتطوير الذكاء الاصطناعي لا تقل أهمية عن ريادة الطريق إلى الأمام. هذه هي أفضل الكتب للقيام بذلك.
آلان تورينج: اللغز (Alan Turing: The Enigma)
يحكي اللغز قصة حياة آلان تورينج ، عالم رياضيات مشهور وعالم كمبيوتر مبكر من إنجلترا ، عاش ومات في أوائل القرن العشرين. اليوم ، يعتبر أحد أكثر العلماء تأثيرًا في مجالات الذكاء الاصطناعي وعلوم الكمبيوتر النظرية.
الذات الثانية: الكمبيوتر والروح البشرية (The Second Self: Computers & the Human Spirit)
في الذات الثانية ، لا تنظر شيري توركلي إلى الكمبيوتر كأداة ، بل كجزء من حياتنا الاجتماعية والنفسية. إنها تتطلع إلى أبعد من كيفية استخدامنا لألعاب الكمبيوتر وجداول البيانات لاستكشاف كيفية تأثير الكمبيوتر على وعينا بأنفسنا ، وبعضنا البعض ، وعلاقتنا بالعالم.
Gödel ، Escher ، Bach
من خلال استكشاف الموضوعات المشتركة في حياة وأعمال عالم المنطق كيرت جودل والفنان م. سي إيشر والملحن يوهان سيباستيان باخ ، يعرض الكتاب المفاهيم الأساسية للرياضيات والتناظر والذكاء. كما يناقش ما يعنيه التواصل ، وكيف يمكن تمثيل المعرفة وتخزينها ، وأساليب وحدود التمثيل الرمزي ، وحتى المفهوم الأساسي لـ “المعنى” نفسه.
آلات التنبؤ (Prediction Machine)
يعمل الذكاء الاصطناعي على ما يبدو مستحيلًا ، ويعيد تشغيل الآلات بطريقة سحرية – قيادة السيارات ، تداول الأسهم ، وتعليم الأطفال. لكن مواجهة التغيير الذي سيجلبه الذكاء اللإصطناعي سيكون صعبا. كيف يجب على الشركات وضع استراتيجيات ، و الحكومات تصميم سياسات ، و الناس أن يخططوا لحياتهم من أجل عالم مختلف تمامًا عما نعرفه؟
إضافة تعليق