المرحلة الرابعة: التعلم العميق والشبكات العصبية

نظرة عامة على مشروع كتاب التعلم العميق

ملخص المشروع

كتاب التعلم العميق هو مصدر تعليمي يهدف إلى مساعدة الطلاب والممارسين على دخول مجال تعلم الآلة، وخاصة مجال التعلم العميق. النسخة الإلكترونية من الكتاب متاحة الآن بالكامل وستظل متاحة مجانًا عبر الإنترنت.

معلومات المؤلفين

تم تأليف هذا الكتاب من قبل ثلاثة من كبار الخبراء في مجال التعلم العميق:

• إيان جودفيلو - مخترع الشبكات التوليدية الخصومية (GANs)، وباحث سابق في Google Brain
• يوشوا بنجيو - الحائز على جائزة تورينج لعام 2018، وأحد عمالقة التعلم العميق الثلاثة
• آرون كوفيل - أستاذ في جامعة مونتريال، وخبير في أبحاث التعلم العميق

معلومات النشر

@book{Goodfellow-et-al-2016, 
    title={Deep Learning}, 
    author={Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville}, 
    publisher={MIT Press}, 
    note={\url{http://www.deeplearningbook.org}}, 
    year={2016} 
}

• الناشر: MIT Press
• سنة النشر: 2016
• ISBN: 978-0262035613

مميزات المشروع

1. الوصول المجاني عبر الإنترنت

• النسخة الكاملة عبر الإنترنت متاحة مجانًا بشكل دائم
• يعتمد إصدار الويب على تنسيق HTML، مما يجعله سهل القراءة عبر الإنترنت
• يدعم الطباعة مباشرة من المتصفح (يوصى باستخدام متصفح Chrome)

2. الموثوقية والشمولية

• هذا هو الكتاب الأكثر شمولاً حول التعلم العميق حتى الآن
• يغطي الأسس النظرية والمنهجية والتطبيقات العملية للتعلم العميق
• يستخدم ككتاب مدرسي في العديد من الجامعات حول العالم

3. المعايير الأكاديمية

• يوفر تنسيقات اقتباس أكاديمية قياسية
• يتضمن رموزًا رياضية كاملة ونظام تدوين
• يوفر ملفات قوالب LaTeX للاستخدام في الكتابة الأكاديمية

الخصائص التقنية

هيكل المحتوى

• الأسس النظرية: يغطي الأسس الرياضية مثل الجبر الخطي ونظرية الاحتمالات ونظرية المعلومات
• أساسيات تعلم الآلة: يقدم مفاهيم تعلم الآلة التقليدية
• جوهر التعلم العميق: يشرح بالتفصيل الشبكات العصبية والمفاهيم الأساسية مثل الانتشار العكسي
• التطبيقات العملية: يتضمن تطبيقات مثل الشبكات العصبية التلافيفية والشبكات العصبية المتكررة

التنفيذ التقني

• يوفر تنسيق HTML للقراءة عبر الإنترنت
• يدعم العرض الكامل للصيغ الرياضية
• يوفر فهرسًا كاملاً للرموز ومسردًا للمصطلحات

طرق الحصول عليه

النسخة المجانية عبر الإنترنت

• الموقع الرسمي: https://www.deeplearningbook.org/
• مجاني تمامًا، لا يتطلب التسجيل

النسخة الورقية

• يمكن شراء النسخة الورقية من خلال منصات مثل Amazon
• يدعم الشحن في جميع أنحاء العالم

الموارد الأكاديمية

• يوفر قوالب LaTeX وجداول الرموز للتنزيل
• يدعم الاقتباس الأكاديمي والاستخدام التعليمي

المجتمع والدعم

القنوات الرسمية

• القائمة البريدية الرسمية: deeplearningbook Google Groups
• بريد إلكتروني للتعليقات: feedback@deeplearningbook.org

مساهمات المجتمع

• نرحب بتصحيحات الأخطاء واقتراحات التمارين
• الحفاظ على قائمة بالمشكلات المعروفة
• توفير الدعم الفني والإجابة على الأسئلة

اقتراحات الاستخدام

الفئة المستهدفة

• المبتدئين والممارسين في تعلم الآلة
• طلاب علوم الحاسوب والتخصصات ذات الصلة
• الباحثون والمهندسون

مسار التعلم

1. إتقان الأسس الرياضية الضرورية أولاً (الجبر الخطي، نظرية الاحتمالات)
2. تعلم مفاهيم تعلم الآلة الأساسية تدريجيًا
3. دراسة متعمقة للتقنيات الأساسية للتعلم العميق
4. دمج المشاريع العملية لتعزيز المعرفة النظرية

المتطلبات التقنية

• يوصى باستخدام متصفح Chrome للحصول على أفضل تجربة قراءة
• يتطلب أساسًا رياضيًا وبرمجيًا معينًا
• يمكن دمجه مع موارد عملية أخرى للدراسة

تنبيهات

• نظرًا لقيود العقد مع MIT Press، لا يتم توفير نسخ إلكترونية بتنسيقات سهلة النسخ مثل PDF
• تنسيق HTML كإجراء لحماية حقوق النشر الرقمية
• سيتم إجراء تعديلات طفيفة فقط، ولن تكون هناك تحديثات كبيرة للمحتوى
• قد تواجه بعض المتصفحات مشاكل في عرض الرموز، يوصى باستخدام أحدث إصدار من المتصفح