تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي - بواسطة Reza Rawassizadeh (غلاف ورقي)

ملخص الكتاب إن إتقان الذكاء الاصطناعي، وتعلم الآلة، وعلوم البيانات يعني غالباً محاولة تجميع المفاهيم المشتتة عبر موارد وإحصائيات وتصورات لا حصر لها، وصولاً إلى النماذج التأسيسية والنماذج اللغوية الكبيرة. ويأتي هذا الكتاب، الذي هو ثمرة جهد استمر ثماني سنوات، ليجمع كل ذلك في قالب واحد سهل الوصول وممتع. كما يعمل الكتاب على توضيح مفاهيم الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات، من خلال دمج المبادئ الرياضية الأساسية مع أسلوب واضح وسلس يناسب القارئ.

على عكس الكتب الدراسية التقليدية التي تعتمد بشكل كبير على المعادلات والصياغات الرياضية، يبدأ المؤلف بأقل قدر من المتطلبات المسبقة، مع تقديم مفاهيم رياضية أكثر عمقاً تدريجياً مع تقدم القارئ. يتم شرح كل مفهوم أو خوارزمية أو نموذج من خلال أمثلة عملية واضحة تبني مهارات القارئ خطوة بخطوة. كما يحقق الكتاب توازناً بين الأسس النظرية والتطبيق العملي، ليكون بمثابة مرجع أكاديمي ودليل عملي في آن واحد.

علاوة على ذلك، يستخدم الكتاب أسلوب الفكاهة واللغة المبسطة والرسوم الكاريكاتورية لجعل المفاهيم والمواضيع الصعبة قريبة من القارئ وممتعة. وأي تشابه بين النكات والواقع هو محض صدفة، ولا يُقصد به أي إساءة.

جدول المحتويات الجزء الأول: مقدمة والمتطلبات الأولية الفصل 1: المفاهيم الأساسية الفصل 2: التصور المرئي الفصل 3: الاحتمالات والإحصاء

الجزء الثاني: التعلم غير الخاضع للإشراف، الفصل 4: التجميع، الفصل 5: مجموعات العناصر المتكررة، وتنقيب المتواليات، واسترجاع المعلومات

الجزء الثالث: هندسة البيانات الفصل 6: هندسة الميزات الفصل 7: تقليل الأبعاد وتحليل البيانات

الجزء الرابع: التعلم الخاضع للإشراف، الفصل 8: تحليل الانحدار، الفصل 9: التصنيف

الجزء الخامس: الشبكة العصبية الفصل 10: الشبكات العصبية والتعلم العميق الفصل 11: التعلم العميق ذاتي الإشراف الفصل 12: نماذج وتطبيقات التعلم العميق (النصوص، والرؤية، والصوت)

الجزء السادس: التعلم التعزيزي، الفصل 13: التعلم التعزيزي

الجزء السابع: خوارزميات ومفاهيم أخرى الفصل 14: إنشاء نماذج تعلم آلي وشبكات عصبية أخف وزناً الفصل 15: خوارزميات تنقيب الرسوم البيانية الفصل 16: مفاهيم وتحديات العمل مع البيانات