- الصفحة الرئيسية /
- الكتب /
- الكمبيوتر والتكنولوجيا /
- علوم الكمبيوتر /
- AI & Machine Learning /
- Intelligence & Semantics /
- عبدالم مصر ع ع ع ع بايثون: استكشفا تقنيط العا...
0 ratings
منتج #:
46978796
عبدالم مصر ع ع ع ع بايثون: استكشفا تقنيط العالقة علي عاصق لبنة نيقور نصره
منتج #:
46978796
DZD 5379
Price Details
Excluding Shipping & Custom charges ( Shipping and custom charges will be calculated on checkout )
*All items will import from أمريكا
متوفر فى المخزون
مستورد من متجر USA
كمية:
اطلب الآن واحصل عليه حول الثلاثاء, يونيو 30
معاملة آمنة
تعمل يوباي جاهدة لحماية أمنك وخصوصيتك. يضمن نظام أمان الدفع المتقدم لدينا السرية من خلال تشفير معلوماتك أثناء النقل باستخدام بروتوكولات AES (معايير التشفير المتقدمة) وSSL (طبقة المنافذ الآمنة). تفاصيل الدفع الخاصة بك آمنة بنسبة %100 لأننا لا نشارك تفاصيل الدفع الخاصة بك مع بائعين تابعين لجهات خارجية
أفضل شركائنا اللوجستيين
تعلم الذكاء الاصطناعي مع Python هو دليل عملي يغطي الجوانب الأساسية للذكاء الاصطناعي ويوفر تجربة عملية مع مختلف خوارزميات التعلم الآلي والتعلم العميق والبرمجة المنطقية والشبكات العصبية, ومعالجة اللغة الطبيعية من خلال أمثلة العالم الحقيقي وتنفيذ Python بكامل طاقته.
شحن
سريع
استرجاع
مجاني*
تغليف أمن
منتجات أصلية %100
PCI DSS Compliance
ISO 27001 Certified
Note: Step Down Voltage Transformer required for using electronics products of أمريكا store (110-120). Recommended power converters اشتري الآن.
مايفيد
التعلم الشامل
يقدم هذا الكتاب استكشاف متعمق لكل من التعلم الآلي والتعلم العميق، مما يوفر للقراء المعرفة المطلوبة لبناء أنظمة الذكاء الاصطناعي الذكية بشكل فعال.
أدوات عملية
يستخدم المكتبات الشهيرة مثل Scikit-Learn وNLTK وNeuroLab وKeras، مما يضمن للقراء اكتساب خبرة عملية باستخدام الأدوات المتوافقة مع معايير الصناعة لمعالجة تحديات الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي.
صديقة للمبتدئين
تم تصميم هذا الدليل للمتعلمين على جميع المستويات، وهو يبسط المفاهيم المعقدة، مما يجعل التعلم الآلي متاحًا وجذابًا للوافدين الجدد إلى هذا المجال.
تفاصيل المنتج
- دليل عملي لمفاهيم Python التي تغطي التعلم الآلي والتعلم العميق
- الرسوم التوضيحية لمعالجة اللغة الطبيعية باستخدام NLTK
- يشرح نماذج التعلم العميق مثل R-CNN و YOLO للتعرف على الكائنات
- خبرة عملية في البرمجة المنطقية و ASR والشبكات العصبية ومعالجة اللغة الطبيعية
- يعلم كيفية بناء مصنف صور باستخدام CNNs
- مناسبة لأي شخص مهتم بالذكاء الاصطناعي و Python ، بما في ذلك ممارسي التعلم الآلي المتوسط
| الناشر | منشورات Bpb |
| تاريخ النشر | 19 أكتوبر 2021 |
| لغة | الإنجليزية |
| طول الطباعة | 270 صفحة |
| ردمك -10 | 939139261X |
| ردمك -13 | 978-9391392611 |
| وزن العنصر | 3.53 أونصة (100.08 جرام) |
| الأبعاد | 7.5 × 0.61 × 9.25 بوصة ( 19.1 × 1.5 × 23.5 سم ) |
من يجب أن يشتري؟
-
المبرمجين المبتدئين
الأفراد الذين يتمتعون بمهارات بايثون الأساسية الذين يسعون إلى فهم أساسيات الذكاء الاصطناعي وتقنيات التعلم الآلي خطوة بخطوة.
-
طلاب علوم البيانات
الطلاب الذين يتطلعون إلى تعزيز معرفتهم في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من خلال الأمثلة العملية ومكتبات بايثون.
-
عشاق الذكاء الاصطناعي
عشاق التكنولوجيا حريصون على فهم مبادئ تطوير الذكاء الاصطناعي واستكشاف تطبيقات العالم الحقيقي.
-
الممارسين المتقدمين
قد يجد المطورون ذوو الخبرة أو علماء البيانات أن المحتوى أساسي للغاية أو يفتقر إلى الموضوعات والتقنيات المتقدمة.
-
المستخدمون غير الفنيين
قد يعاني الأفراد الذين ليس لديهم خبرة في البرمجة من المفاهيم التقنية ويتطلبون المزيد من المعرفة التأسيسية.
-
المتعلمين السريعين
قد يجد المستخدمون الذين يحتاجون إلى اكتساب سريع للمهارات أن النهج التدريجي غير مناسب لبيئات التعلم سريعة الخطى.
وصف المنتج
هل لديك أي استفسار؟ تحدث معنا
أسئلة وأجوبة العملاء
-
سؤال:
ما هي المعرفة البرمجية التي أحتاجها لبدء تعلم الذكاء الاصطناعي باستخدام بايثون؟
إجابه: للبدء في تعلم الذكاء الاصطناعي باستخدام بايثون، يعد الفهم الأساسي لبرمجة بايثون أمرًا بالغ الأهمية. يفترض هذا الكتاب أن لديك مهارات أساسية، مثل التعامل مع المتغيرات، وهياكل التحكم، والوظائف. إن معرفة كيفية العمل مع المكتبات مثل NumPy وPandas يمكن أن يعزز أيضًا تجربة التعلم الخاصة بك. تتيح لك هذه المعرفة الأساسية فهم مفاهيم الذكاء الاصطناعي بسهولة، حيث ستقوم بتطبيق بايثون على تقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق المختلفة. على سبيل المثال، بعد قراءة الكتاب، يمكنك تجربة إنشاء شبكات عصبية باستخدام NeuroLab وبناء نماذج التعلم الآلي باستخدام Scikit-Learn. -
سؤال:
كيف يساعد هذا الكتاب في بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي؟
إجابه: يزود هذا الكتاب القراء بالمعرفة العملية حول استخدام أطر عمل الذكاء الاصطناعي والمكتبات لإنشاء تطبيقات في العالم الحقيقي. من خلال استكشاف Scikit-Learn وNLTK وNeuroLab، ستتعلم كيفية بناء نماذج الذكاء الاصطناعي وتدريبها ونشرها والتي يمكنها حل مشكلات محددة. تتضمن أمثلة التطبيقات في العالم الحقيقي مهام معالجة اللغة الطبيعية، مثل تحليل المشاعر باستخدام NLTK، والنمذجة التنبؤية باستخدام Scikit-Learn. ستعمل المشاريع العملية المضمنة في الكتاب على تعزيز مهاراتك في حل المشكلات وإعدادك لمواجهة التحديات التي تواجهك في سيناريوهات تطوير الذكاء الاصطناعي الفعلية. -
سؤال:
هل الخبرة السابقة في التعلم الآلي مطلوبة لفهم المحتوى؟
إجابه: ليست هناك حاجة إلى خبرة سابقة في التعلم الآلي لفهم محتوى هذا الكتاب. تم تصميمه للمبتدئين ويوفر نهجًا منظمًا للتعلم. يبدأ الكتاب من الأساسيات ويتقدم تدريجيًا إلى مواضيع أكثر تعقيدًا. على سبيل المثال، ستتعلم أولاً مفاهيم بسيطة مثل المعالجة المسبقة للبيانات وتنتقل تدريجيًا إلى تقنيات أكثر تطورًا مثل التعلم العميق باستخدام الشبكات العصبية. يساعد هذا النهج المنظم على إزالة الغموض عن مبادئ التعلم الآلي المعقدة، مما يجعلها في متناول حتى أولئك الذين ليس لديهم خلفية في هذا المجال. -
سؤال:
ما هي مفاهيم الذكاء الاصطناعي التي سأتعلمها من هذا الكتاب؟
إجابه: يغطي هذا الكتاب مجموعة واسعة من مفاهيم الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك التعلم الآلي، والتعلم العميق، ومعالجة اللغة الطبيعية. سوف تتعلم عن أساليب التعلم الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف، والشبكات العصبية، وكيفية الاستفادة من المكتبات المختلفة لتنفيذ هذه التقنيات. بالإضافة إلى ذلك، سوف تكتسب رؤى حول تقييم النموذج وتحسينه. على سبيل المثال، يمكنك تطبيق ما تعلمته عن أشجار القرار وخوارزميات التجميع لحل المشكلات في التصنيف وتحليل البيانات، مما يجعل مشاريع الذكاء الاصطناعي الخاصة بك أكثر تأثيرًا. -
سؤال:
هل يمكنني تطبيق ما تعلمته في هذا الكتاب على مشاريع علوم البيانات؟
إجابه: نعم، يمكن تطبيق المهارات والمفاهيم التي تم تعلمها في هذا الكتاب بشكل مباشر على مشاريع علوم البيانات. من خلال إتقان تقنيات التعلم الآلي، ستكون مجهزًا لتحليل واستخراج الأفكار من مجموعات البيانات الكبيرة. ستتعلم كيفية استخدام Scikit-Learn للنمذجة التنبؤية وتصور البيانات، والتي تعد مكونات أساسية لعلم البيانات. على سبيل المثال، بعد الانتهاء من الكتاب، يمكنك إنشاء نظام توصيات باستخدام التصفية التعاونية، لعرض التطبيق العملي لمهاراتك المكتشفة حديثًا في مجال علوم البيانات. -
سؤال:
هل هناك أي موارد أو أدوات تكميلية موصى بها في الكتاب؟
إجابه: نعم، يقدم الكتاب العديد من الموارد والأدوات التكميلية التي يمكنها تعزيز تجربة التعلم الخاصة بك. وبصرف النظر عن المكتبات الرئيسية مثل Scikit-Learn وNLTK، فإنه يقترح أيضًا استخدام Jupyter Notebook للبرمجة وتجربة Python بشكل تفاعلي. بالإضافة إلى ذلك، يوصى باستخدام المنصات عبر الإنترنت مثل GitHub وKaggle للوصول إلى مجموعات البيانات والمشاريع المجتمعية. توفر هذه الموارد بيئة يمكنك من خلالها ممارسة مهاراتك والتعاون مع المتعلمين الآخرين، مما يزيد من إثراء فهمك لمفاهيم الذكاء الاصطناعي. -
سؤال:
ما هي المتطلبات الأساسية لفهم التعلم العميق من خلال هذا الكتاب؟
إجابه: لفهم التعلم العميق من خلال هذا الكتاب، يجب أن يكون لديك فهم قوي لأساسيات بايثون ومبادئ التعلم الآلي. يعد الإلمام بمفاهيم الجبر الخطي وحساب التفاضل والتكامل مفيدًا أيضًا، حيث يتم استخدامها غالبًا في خوارزميات الشبكة العصبية. ستساعدك هذه المعرفة الأساسية على فهم مفاهيم أعمق مثل الانتشار العكسي ووظائف التنشيط. على سبيل المثال، ستساعدك الخلفية الرياضية القوية في فهم كيفية تعلم نماذج التعلم العميق من البيانات، مما يسمح لك في النهاية ببناء أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر فعالية. -
سؤال:
ما نوع المشاريع التي يمكنني بناؤها بعد الانتهاء من هذا الكتاب؟
إجابه: بعد الانتهاء من هذا الكتاب، يمكنك الشروع في العديد من المشاريع المثيرة التي تستفيد من مهارات الذكاء الاصطناعي لديك. تشمل المشاريع المحتملة تطوير روبوتات الدردشة باستخدام NLTK لمعالجة اللغة الطبيعية أو إنشاء نماذج تنبؤية لتحليل سوق الأوراق المالية باستخدام Scikit-Learn. سيسمح لك كل مشروع بتطبيق المفاهيم والتقنيات التي تعلمتها في جميع أنحاء الكتاب، مما يؤدي إلى تحسين مهاراتك العملية. إن المشاركة في هذه المشاريع لا تعزز فهمك فحسب، بل تبني أيضًا محفظة تعرض قدراتك في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. -
سؤال:
هل هذا الكتاب مناسب لشخص ليس لديه خلفية فنية?
إجابه: على الرغم من أن الكتاب مصمم خصيصًا للقراء الذين لديهم فهم أساسي للغة بايثون، إلا أنه لا يزال في متناول أولئك الذين لديهم خلفيات تقنية محدودة. يتم شرح المفاهيم بطريقة سهلة للمبتدئين، مع الرسوم التوضيحية والأمثلة لتوضيح الأفكار المعقدة. تركز الفصول التمهيدية على المفاهيم الأساسية وتقدم تدريجيًا المزيد من المواضيع التقنية، مما يضمن قدرتك على المتابعة. على سبيل المثال، البدء بمعالجة بسيطة للبيانات سيزودك بالأدوات اللازمة لمعالجة مشاريع الذكاء الاصطناعي بفعالية، مما يجعل الموضوع أقل صعوبة في النهاية. -
سؤال:
أين يمكنني شراء Learn AI with Python؟
إجابه: You can purchase 'Learn AI with Python: Explore Machine Learning and Deep Learning techniques for Building Smart AI Systems Using Scikit-Learn, NLTK, NeuroLab, and more' on Ubuy in Algeria. Ubuy is an online shopping platform that offers a wide selection of books, including technical and programming literature. Their user-friendly interface makes it convenient to find and order this title, ensuring you get started on your AI journey with Python promptly.
Intelligence & Semantics مراجعة تحريرية
يبدو أن الكتاب دليل شامل للمهتمين بالتعلم الآلي وعلوم البيانات. ويغطي الموضوعات الأساسية إلى المتقدمة مع تفسيرات مدروسة جيدًا وأمثلة التعليمات البرمجية المختارة جيدًا. قام المؤلف بعمل جيد في تبرير إدراج بعض الموضوعات المعقدة التي لا تتوفر بسهولة على الإنترنت. وقد تمت التوصية به باعتباره يجب قراءته لكل طالب ML و Data Science. جودة طباعة الكتاب ممتازة.
مراجعات العملاء وتقييماتهم
40 تقييمات العملاء
-
5 نجمة
58%
-
4 نجمة
23%
-
3 نجمة
13%
-
2 نجمة
3%
-
1 نجمة
3%
أضف تقييم لهذا المنتج
شارك أفكارك مع عملاء آخرين
إيجابيات
- دليل شامل للمبتدئين وذوي المعرفة بالميول
- يغطي الأساسيات للموضوعات المتقدمة
- جودة طباعة ممتازة
- تفسيرات مدروسة جيدا
- أمثلة التعليمات البرمجية المختارة جيدًا
تاريخ سعر المنتج
معلومات مهمة
- القيود: بالنسبة للمنتجات التي يتم شحنها دولياً، يُرجى ملاحظة أن أي ضمان من الشركة المصنعة قد لا يكون صالحاً؛ قد لا تتوفر خيارات خدمة الشركة المصنعة؛ قد لا تكون أدلة المنتج والتعليمات وتحذيرات السلامة مكتوبة بلغة بلد المقصد؛ قد لا يتم تصميم المنتجات (والمواد المصاحبة لها) وفقاً لمعايير بلد الوجهة والمواصفات ومتطلبات الملصقات؛ وقد لا تتوافق المنتجات مع الجهد الكهربي المستخدم في بلد الوجهة والمعايير الكهربائية الأخرى (تتطلب استخدام محوّل كهربي أو جهاز تحويل إذا كان ذلك مناسباً). المستلم مسؤول عن ضمان إمكانية استيراد المنتج بشكل قانوني إلى بلد الوجهة. عند الطلب من يوباي أو الشركات التابعة لها، يكون المستلم هو المستورد المسجل ويجب أن يلتزم بجميع القوانين واللوائح الخاصة ببلد الوجهة.
- ليست كل المنتجات المدرجة على يوباي معروضة للبيع، لأن يوباي هو محرك بحث عالمي. المنتجات تخضع للوائح التصدير / التجارة.
DZD 5379
اطلب الآن واحصل عليه حول الثلاثاء, يونيو 30
هذا المنتج غير ممنوع في بلدي. (الرجاء الضغط على الرابط أعلاه إذا لم يكن هذا المنتج ممنوعاً في بلدك ، لذلك سيقوم فريقنا بمراجعته والسماح به.)
كمية:
معاملة آمنة
تعمل يوباي جاهدة لحماية أمنك وخصوصيتك. يضمن نظام أمان الدفع المتقدم لدينا السرية من خلال تشفير معلوماتك أثناء النقل باستخدام بروتوكولات AES (معايير التشفير المتقدمة) وSSL (طبقة المنافذ الآمنة). تفاصيل الدفع الخاصة بك آمنة بنسبة %100 لأننا لا نشارك تفاصيل الدفع الخاصة بك مع بائعين تابعين لجهات خارجية
أفضل شركائنا اللوجستيين
أسرع توصيل عبر الحدود
المميزات والفوائد
- دليل عملي للذكاء الاصطناعي مع بايثون
- يغطي التعلم الآلي وخوارزميات التعلم العميق والبرمجة المنطقية والشبكات العصبية ومعالجة اللغة الطبيعية
- يوفر خبرة عملية مع أمثلة العالم الحقيقي وتنفيذ بايثون
- مناسبة للمبتدئين إلى المستوى المتوسط
- يتضمن منهجية لصياغة وحل المشاكل ذات الصلة
- يشرح الكشف عن الأشياء في الصور باستخدام الشبكات العصبية الملتوية