معرفی بهترین کتاب های هوش مصنوعی از سطح مقدماتی تا پیشرفته+نقد و بررسی
کتاب‌های هوش مصنوعی نقش اساسی در آموزش و توسعه متخصصان هوش مصنوعی دارند. در حالی که روش‌های مختلفی برای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق وجود دارد؛ از جمله دوره‌های آنلاین، آموزش‌ها، ویدیوها و چالش‌های کدنویسی، کتاب‌ها مجموعه‌ای از مزایای منحصر به فرد را ارائه می‌دهند که ممکن است روش‌های دیگر ارائه نکنند. برای یک جلسه مشاوره تلفنی رایگان برای انتخاب کتاب آموزشی روی دکمه زیر کلیک کنید
نقاط قوت خواندن کتاب های هوش مصنوعی
- جامع بودن
کتاب‌های هوش مصنوعی رویکردی جامع و ساختاریافته برای یادگیری ارائه می‌کنند که تمام مفاهیم و تکنیک‌های ضروری را در یک حوزه خاص پوشش می‌دهد.
- عمق بررسی و یادگیری
کتاب ها درک عمیق تری از نظریه ها و الگوریتم های زیربنایی درگیر در هوش مصنوعی ارائه می دهند که برای تحقیق و توسعه پیشرفته بسیار مهم است.
- انعطاف‌پذیری در یادگیری
کتاب‌ها به دانش پذیران اجازه می‌دهند تا با سرعت خودشان مطالعه کنند و مفاهیم کلیدی را در صورت نیاز دوباره مرور کنند.
- اصالت در محتوای آموزشی
بسیاری از کتاب‌های هوش مصنوعی توسط متخصصانی در این زمینه نوشته شده‌اند که دیدگاهی از دنیای واقعی ارائه می‌کنند و تجربیات و بینش‌های خود را به اشتراک می‌گذارند.
نقاط ضعف خواندن کتاب های هوش مصنوعی
اطلاعات قدمی
کتاب های هوش مصنوعی ممکن است به دلیل تغییر سریع ماهیت این رشته به سرعت منسوخ شوند، بنابراین مهم است که کتاب هایی را انتخاب کنید که به روز باشند و آخرین گرایش ها و تکنیک ها را پوشش دهند.
- احتمال بررسی زیاد مباحث تئوری
برخی از کتاب‌های هوش مصنوعی ممکن است بیش از حد تئوری و انتزاعی باشند که درک کاربردهای عملی هوش مصنوعی را برای مبتدیان چالش برانگیز می‌کند.
- عدم تعامل
کتاب ها همانند سایر روش های یادگیری مثل دوره های آنلاین یا آموزش که ممکن است برای برخی از زبان آموزان جذاب تر باشد، سطح تعامل را ارائه نمی دهند.
در نتیجه در حالی که خواندن کتاب های هوش مصنوعی دارای محدودیت هایی است، اما همچنان یک روش ضروری و ارزشمند برای یادگیری هوش مصنوعی است. کتاب‌های هوش مصنوعی درک جامع و عمیقی از موضوع ارائه می‌کنند و به زبان‌آموز اجازه می‌دهند تا با سرعت خود مطالعه کنند و مفاهیم کلیدی را در صورت نیاز دوباره مرور کنند. مهم است که کتاب های به روز نوشته شده توسط متخصصان این حوزه را انتخاب کنید تا در جریان آخرین روندها و تکنیک های هوش مصنوعی باشید.
یکی از اصول یادگیری در دوره های هوش مصنوعی شتابدهنده اسمارتک دقیقا همین موضوع است که علاوه بر محتوای تدریسی در کلاس ، بخش قابل توجهی از یادگیری در هم افزایی گروهی و مقالات و کتاب های تکمیلی هست که بعد از کلاس توسط استاد در پنل دانش پذیران منتقل می شود.برای کسب اطلاعات بیشتر میتوانید اینجا کلیک کنید.
معرفی کتاب آموزش هوش مصنوعی برای هر سطح
توجه داشته باشید که قرار نیست این کتاب‌ها جامع باشند، و بسته به علایق و اهداف خاص شما، کتاب‌های عالی دیگری نیز در زمینه هوش مصنوعی وجود دارد. این کتاب ها به خوبی نوشته شده اند، جذاب و پر از مثال های کاربردی هستند که درک مفاهیم و تکنیک های مربوط به یادگیری تقویتی را برای خوانندگان آسان می کنند.در اینجا چند کتاب عالی برای یادگیری هوش مصنوعی در سطوح مختلف آورده شده است. توجه کنید که سطح بندی آن به علت پیش نیازی نیست بلکه سختی متن کتاب برای مطالعه در نظر گرفته شده:
شروع جدی یادگیری هوش مصنوعی
برای شروع جدی یادگیری هوش مصنوعی از هر سطحی اینجا کلیک کنید
برای مبتدی ها:
Mathematics for Machine Learning Edition 1stاز مارک پیتر دیزنروث
ابزارهای اساسی ریاضی مورد نیاز برای درک یادگیری ماشین عبارتند از جبر خطی، هندسه تحلیلی، تجزیه ماتریس، حساب برداری، بهینه سازی، احتمال و آمار. این موضوعات به طور کلاسیک در دوره‌های متفاوت تدریس می‌شوند و یادگیری مؤثر ریاضیات را برای دانشجویان علوم داده یا علوم رایانه یا متخصصان سخت می‌کند. این کتاب درسی خود حاوی شکاف بین متون ریاضی و یادگیری ماشینی را پر می کند و مفاهیم ریاضی را با حداقل پیش نیازها معرفی می کند. از این مفاهیم برای استخراج چهار روش یادگیری ماشین مرکزی استفاده می‌کند: رگرسیون خطی، تحلیل مؤلفه‌های اصلی، مدل‌های مخلوط گاوسی و ماشین‌های بردار پشتیبان. برای دانش‌پذیران و سایرین با پیش‌زمینه ریاضی، این اشتقاق‌ها نقطه شروعی برای متون یادگیری ماشینی است. برای کسانی که برای اولین بار ریاضیات را یاد می‌گیرند، این روش‌ها به ایجاد شهود و تجربه عملی با استفاده از مفاهیم ریاضی کمک می‌کنند. هر فصل شامل مثال های کار شده و تمرین هایی برای آزمایش درک است. آموزش های برنامه نویسی در وب سایت کتاب ارائه شده است.
"Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow" by Aurélien Géronنوشته اورلین ژرون
یک کتاب عالی برای هر کسی است که می خواهد یادگیری ماشین را از ابتدا یاد بگیرد. این کتاب توسط Aurélien Géron، مشاور یادگیری ماشین و مهندس سابق گوگل، که تجربه زیادی در ساخت و استقرار مدل های یادگیری ماشین دارد، نوشته شده است.
این کتاب طیف گسترده‌ای از موضوعات را پوشش می‌دهد که از اصول یادگیری ماشین شروع می‌شود، از جمله آماده‌سازی داده‌ها، مهندسی ویژگی‌ها و انتخاب مدل. سپس به سمت موضوعات پیشرفته‌تر مانند یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی و بینایی رایانه می‌رود.
اگر به دنبال پیاده سازی یک پروژه واقعی با کد سورس و دیتاست هستید اینجا کلیک کنید.
یکی از ویژگی‌های منحصر به فرد این کتاب این است که از سه مورد از محبوب‌ترین کتابخانه‌های یادگیری ماشین، Scikit-Learn، Keras و TensorFlow استفاده می‌کند تا به خوانندگان نحوه ساخت و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین را آموزش دهد. این کتاب مثال‌های عملی و تکه‌های کد را ارائه می‌کند، که به خوانندگان کمک می‌کند تا مفاهیمی را که یاد می‌گیرند در مسائل دنیای واقعی دنبال کنند و به کار ببرند.
یکی دیگر از ویژگی‌های عالی این کتاب این است که شامل پروژه‌های عملی و مطالعات موردی است که به خوانندگان اجازه می‌دهد تکنیک‌هایی را که یاد می‌گیرند در مجموعه داده‌های دنیای واقعی اعمال کنند. این کتاب همچنین آخرین ابزارها و تکنیک‌های مورد استفاده در یادگیری ماشینی، از جمله یادگیری انتقال، یادگیری تقویتی، و شبکه‌های متخاصم تولیدی را پوشش می‌دهد.
"Artificial Intelligence with Python"
از پراتیک جوشی
هوش مصنوعی با پایتون” یک کتاب عالی برای کسانی است که می خواهند در مورد هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین با پایتون بیاموزند. این کتاب توسط Prateek Joshi، محقق و کارآفرین هوش مصنوعی نوشته شده است که چندین کتاب دیگر در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نوشته است.
این کتاب طیف گسترده‌ای از موضوعات را پوشش می‌دهد، از مبانی برنامه‌نویسی پایتون شروع می‌شود و به موضوعات پیشرفته‌تری مانند پردازش زبان طبیعی، یادگیری عمیق و بینایی رایانه می‌پردازد. این کتاب همچنین آخرین ابزارها و تکنیک های مورد استفاده در هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی از جمله TensorFlow، Keras و PyTorch را پوشش می دهد.
یکی از ویژگی‌های منحصربه‌فرد این کتاب این است که مثال‌های کاربردی و کدهایی را ارائه می‌کند که به خوانندگان اجازه می‌دهد مفاهیمی را که یاد می‌گیرند دنبال کنند و در مسائل دنیای واقعی به کار ببرند. این کتاب شامل چندین پروژه و مطالعات موردی است که طیف گسترده‌ای از کاربردها را شامل می‌شود، مانند تشخیص تصویر، تجزیه و تحلیل احساسات و چت‌بات‌ها.
یکی دیگر از ویژگی‌های عالی این کتاب این است که توضیحی واضح و مختصر از مفاهیم پیچیده ارائه می‌کند و درک اصول و تکنیک‌های مربوط به هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را برای خوانندگان آسان می‌کند. نویسنده از یک رویکرد گام به گام برای توضیح هر موضوع استفاده می کند و خوانندگان را آسان می کند تا مفاهیمی را که یاد می گیرند دنبال کنند و به کار ببرند.
اگر به دنبال کسب تخصص در هوش مصنوعی هستید دوره های زیر میتواند نقش بسزایی در تحقق این هدف برای شما ایفا کند
سطح متوسط:
متخصص شو
در بین افراد علاقه مند به هوش مصنوعی، افرادی هستند که به طور پراکنده تا حدودی با هوش مصنوعی آشنا هستند، حتی برنامه نویسی را فراگرفته اند و تا جاهایی پیش رفته اند و اکنون دنبال متخصص شدن و پیدا کردن راه تخصصی خود هستند. بوتکمپ متخصص شو برای این طراحی شده است که این افراد ابتدا با ساختار شبکه های عصبی و یادگیری عمیق که زیرشاخه یادگیری ماشین است آشنا شوند و سپس به سمت تخصص مورد علاقه خود یعنی یادگیری عمیق تخصصی با رویکرد بینایی ماشین یا NLP حرکت کنند. در این بوتکمپ ابتدا 20 ساعت با مفاهیم پایه و معماری های پایه یادگیری عمیق آشنا شده و پس از انتخاب تخصص مورد علاقه خود یعنی بینایی ماشین یا NLP؛ 25 ساعت در حوزه مورد نظر با خدمات جانبی فراوان آموزش ها را فرا می گیرند.
دوره AI Master
افراد زیادی هستند که به اندازه کافی در زمینه هوش مصنوعی آموزش دیده اند و دوره ها و منابع مختلف را بررسی کرده و دید نسبتا خوبی نسبت به هوش مصنوعی پیدا کرده اند ولیکن یک مشکل اساسی دارند. این افراد هنوز خوب تجربه کسب نکرده اند و در صورت ورود به بازار کار به مشکلات زیادی از جمله ناامیدی دچار می‌شوند. بوتکمپ AI master طراحی شده تا افراد با حضور یک منتور خوب و با مسائل واقعی دست و پنجه نرم کنند و ریسک حضور در محیط های کسب و کار را کاهش دهند. این بوتکمپ شامل 35 ساعت آموزش اصول تجاری سازی و حرفه‌ای در هوش مصنوعی است که شامل 10 جلسه 90 دقیقه ای منتورینگ با حضور افراد باتجربه صنعت میباشد. در پایان افراد یک مساله واقعی را حل کرده و با رزومه و تجربه خوبی وارد فضای کار می‌شوند.
by Ian GoodFellow, Yoshua Bangio, and Aaron Couraville از یان گودفلو، یوشوا بنجیو و آرون کورویل
یادگیری عمیق” یک کتاب عالی برای هر کسی است که می خواهد در مورد مفاهیم اساسی یادگیری عمیق بیاموزد. این کتاب توسط سه متخصص در زمینه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، یان گودفلو، یوشوا بنجیو و آرون کورویل نوشته شده است.
این کتاب طیف گسترده‌ای از موضوعات را پوشش می‌دهد، که از مبانی شبکه‌های عصبی شروع می‌شود و به موضوعات پیشرفته‌تری مانند شبکه‌های عصبی کانولوشن، شبکه‌های عصبی تکراری و مدل‌های مولد می‌پردازد. این کتاب همچنین جدیدترین ابزارها و تکنیک های مورد استفاده در یادگیری عمیق، از جمله TensorFlow، Keras و PyTorch را پوشش می دهد.
یکی از ویژگی های منحصر به فرد این کتاب این است که توضیحی واضح و مختصر از مفاهیم پیچیده ارائه می دهد و درک اصول و تکنیک های مربوط به یادگیری عمیق را برای خوانندگان آسان می کند. نویسندگان از یک رویکرد گام به گام برای توضیح هر موضوع استفاده می کنند و خوانندگان را برای دنبال کردن و به کار بردن مفاهیمی که یاد می گیرند آسان می کند.
یکی دیگر از ویژگی‌های عالی این کتاب این است که شامل مثال‌های عملی و کدهایی است که به خوانندگان اجازه می‌دهد مفاهیمی را که یاد می‌گیرند دنبال کنند و در مسائل دنیای واقعی به کار ببرند. این کتاب شامل چندین پروژه و مطالعات موردی است که طیف وسیعی از کاربردها را شامل می‌شود، مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و تشخیص گفتار.
Reinforcement Learning
توسط ریچارد اس. ساتن و اندرو جی. بارتو
“مقدمه ای بر یادگیری تقویتی ” کتابی جامع است که مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی را پوشش می دهد که توسط دو تن از تأثیرگذارترین محققین این حوزه، ریچارد اس. ساتن و اندرو جی بارتو نوشته شده است.
این کتاب توضیح واضح و دقیقی از مفاهیم و تکنیک‌های کلیدی درگیر در یادگیری تقویتی، از جمله فرآیندهای تصمیم مارکوف، توابع ارزش، روش‌های گرادیان خط‌مشی، و یادگیری تقویتی عمیق ارائه می‌دهد. این کتاب همچنین آخرین تحقیقات و پیشرفت ها در زمینه یادگیری تقویتی را پوشش می دهد.
یکی از ویژگی‌های منحصربه‌فرد این کتاب این است که پایه‌ای نظری برای یادگیری تقویتی فراهم می‌کند و آن را به منبعی عالی برای دانش‌آموزان، محققان و شاغلانی تبدیل می‌کند که می‌خواهند اصول و تکنیک‌های اساسی درگیر در یادگیری تقویتی را درک کنند.
یکی دیگر از ویژگی‌های عالی این کتاب این است که شامل مثال‌های عملی و مطالعات موردی است که نشان می‌دهد چگونه می‌توان از یادگیری تقویتی برای حل مشکلات دنیای واقعی مانند روباتیک، بازی کردن و سیستم‌های کنترل استفاده کرد.
Natural Language Processing with Pythonاز استیون برد، یوان کلاین و ادوارد لوپر
پردازش زبان طبیعی با پایتون” یک کتاب عالی برای هر کسی است که می خواهد در مورد پردازش زبان طبیعی (NLP) با استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون بیاموزد. این کتاب توسط سه متخصص در زمینه NLP، استیون برد، یوان کلاین و ادوارد لوپر نوشته شده است.
این کتاب طیف گسترده‌ای از موضوعات را پوشش می‌دهد که از مبانی NLP شروع می‌شود از جمله نشانه‌گذاری، برچسب‌گذاری بخشی از گفتار، و شناسایی موجودیت نام‌گذاری شده. این کتاب همچنین موضوعات پیشرفته تری مانند تجزیه و تحلیل احساسات، ترجمه ماشینی و بازیابی اطلاعات را پوشش می دهد.
یکی از ویژگی های منحصر به فرد این کتاب این است که از کتابخانه NLTK (Natural Language Toolkit) برای آموزش پیاده سازی تکنیک های NLP در پایتون به خوانندگان استفاده می کند. کتابخانه NLTK یک ابزار منبع باز محبوب برای NLP است و این کتاب راهنمای جامعی برای استفاده موثر از آن ارائه می دهد.
یکی دیگر از ویژگی‌های عالی این کتاب این است که شامل مثال‌های عملی و کدهایی است که به خوانندگان اجازه می‌دهد مفاهیمی را که یاد می‌گیرند دنبال کنند و در مسائل دنیای واقعی به کار ببرند. این کتاب شامل چندین پروژه و مطالعات موردی است که طیف گسترده ای از کاربردها را شامل می شود، مانند طبقه بندی متن، پاسخ به سؤال و خلاصه سازی متن.
اگر به دنبال کسب تخصص در هوش مصنوعی هستید دوره های زیر میتواند نقش بسزایی در تحقق این هدف برای شما ایفا کند
سطح پیشرفته:
متخصص شو
در بین افراد علاقه مند به هوش مصنوعی، افرادی هستند که به طور پراکنده تا حدودی با هوش مصنوعی آشنا هستند، حتی برنامه نویسی را فراگرفته اند و تا جاهایی پیش رفته اند و اکنون دنبال متخصص شدن و پیدا کردن راه تخصصی خود هستند. بوتکمپ متخصص شو برای این طراحی شده است که این افراد ابتدا با ساختار شبکه های عصبی و یادگیری عمیق که زیرشاخه یادگیری ماشین است آشنا شوند و سپس به سمت تخصص مورد علاقه خود یعنی یادگیری عمیق تخصصی با رویکرد بینایی ماشین یا NLP حرکت کنند. در این بوتکمپ ابتدا 20 ساعت با مفاهیم پایه و معماری های پایه یادگیری عمیق آشنا شده و پس از انتخاب تخصص مورد علاقه خود یعنی بینایی ماشین یا NLP؛ 25 ساعت در حوزه مورد نظر با خدمات جانبی فراوان آموزش ها را فرا می گیرند.
دوره AI Master
افراد زیادی هستند که به اندازه کافی در زمینه هوش مصنوعی آموزش دیده اند و دوره ها و منابع مختلف را بررسی کرده و دید نسبتا خوبی نسبت به هوش مصنوعی پیدا کرده اند ولیکن یک مشکل اساسی دارند. این افراد هنوز خوب تجربه کسب نکرده اند و در صورت ورود به بازار کار به مشکلات زیادی از جمله ناامیدی دچار می‌شوند. بوتکمپ AI master طراحی شده تا افراد با حضور یک منتور خوب و با مسائل واقعی دست و پنجه نرم کنند و ریسک حضور در محیط های کسب و کار را کاهش دهند. این بوتکمپ شامل 35 ساعت آموزش اصول تجاری سازی و حرفه‌ای در هوش مصنوعی است که شامل 10 جلسه 90 دقیقه ای منتورینگ با حضور افراد باتجربه صنعت میباشد. در پایان افراد یک مساله واقعی را حل کرده و با رزومه و تجربه خوبی وارد فضای کار می‌شوند.
بوت کمپ جامع
اگه تو هم از اونایی هستی که اسم هوش مصنوعی رو شنیدی ولی نمیدونی از کجا شروع کنی ؛ اگه از دیدن دوره های پراکنده هوش مصنوعی خسته شدی و دنبال یه دوره کامل هستی، کالج هوش مصنوعی اسمارتک دقیقا همونیه که میخوای، تا وارد سرزمین هوش مصنوعی بشی و اون رو فتح کنی
180 ساعت دوره آموزشی در مدت 6 ماه از پایتون مقدماتی تا اصول تجاری سازی هوش مصنوعی. در این مدت شما با پروژه هایی که در کلاس ها انجام میدین و با راهبری فردی، میتونین در آخر دوره این انتظار را داشته باشید که به یک متخصص تازه کار در هوش مصنوعی تبدیل بشین و بعد از اون میتونین با انجام پروژه های واقعی در صنعت تجربه کسب کنید. در تمام این مسیر، شتابدهنده اسمارتک در کنار شماست تا اول از همه یک مهندس هوش مصنوعی بشید و بعد از اون بتونید وارد بازار کار بشین و پروژه انجام بدین و یا کسب و کار خودتون را راه اندازی کنید.
Pattern Recognition and Machine Learningاز کریستوفر ام. بیشاپ
تشخیص الگو و یادگیری ماشین” نوشته کریستوفر ام. بیشاپ یک کتاب درسی جامع است که مبانی تشخیص الگو و یادگیری ماشین را پوشش می دهد. این کتاب هم برای مبتدیان و هم برای محققان با تجربه در این زمینه مناسب است.
این کتاب طیف گسترده ای از موضوعات، از جمله نظریه احتمال، مدل های خطی، درخت تصمیم، شبکه های عصبی، و الگوریتم های خوشه بندی را پوشش می دهد. همچنین شامل موضوعات پیشرفته ای مانند فرآیندهای گاوسی، مدل های گرافیکی و روش های بیزی است.
یکی از ویژگی های منحصر به فرد این کتاب این است که توضیح واضح و شهودی از ریاضیات و الگوریتم های اساسی درگیر در یادگیری ماشین ارائه می دهد. نویسنده در توضیح مفاهیم پیچیده به روشی ساده و قابل فهم استعداد دارد.
The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction از تروور هستی، رابرت تبشیرانی و جروم فریدمن
این کتاب درسی جامعی است که مبانی یادگیری آماری، داده کاوی و یادگیری ماشین را پوشش می دهد.این کتاب طیف گسترده ای از موضوعات، از جمله رگرسیون خطی و غیرخطی، طبقه بندی، خوشه بندی، و کاهش ابعاد را پوشش می دهد. همچنین شامل موضوعات پیشرفته ای مانند روش های مجموعه، ماشین های بردار پشتیبانی، شبکه های عصبی و یادگیری عمیق است.
یکی از ویژگی های منحصر به فرد این کتاب این است که یک بررسی کامل و دقیق از اصول اساسی ریاضی و نظریه آماری دخیل در یادگیری آماری ارائه می دهد. نویسندگان استعدادی در توضیح مفاهیم پیچیده به روشی واضح و مختصر دارند و کتاب را برای خوانندگانی با طیف وسیعی از پیشینه ها و سطوح تخصص در دسترس قرار می دهند.
یکی دیگر از ویژگی‌های عالی این کتاب این است که شامل مثال‌های عملی و مطالعات موردی است که نشان می‌دهد چگونه می‌توان از یادگیری آماری برای حل مسائل دنیای واقعی مانند تشخیص تصویر و گفتار، پردازش زبان طبیعی و بیوانفورماتیک استفاده کرد.
Neural Networks for Pattern Recognition
نوشته کریستوفر ام بیشاپ
“شبکه های عصبی برای تشخیص الگو” نوشته کریستوفر ام بیشاپ یک کتاب درسی کلاسیک است که مقدمه ای جامع از شبکه های عصبی و کاربردهای آنها در تشخیص الگو ارائه می دهد.
این کتاب طیف گسترده‌ای از موضوعات را پوشش می‌دهد، از جمله پرسپترون، شبکه‌های عصبی پیش‌خور، شبکه‌های عصبی مکرر، نقشه‌های خودسازماندهی، و شبکه‌های تابع پایه شعاعی. همچنین شامل موضوعات پیشرفته ای مانند یادگیری عمیق، مدل های مولد و یادگیری تقویتی است.
یکی از ویژگی های منحصر به فرد این کتاب این است که توضیح واضح و شهودی از اصول و الگوریتم های ریاضی زیربنایی درگیر در شبکه های عصبی ارائه می دهد. نویسنده استعدادی دارد که مفاهیم پیچیده را به روشی ساده و قابل درک توضیح دهد و کتاب را برای خوانندگانی با طیف وسیعی از پیشینه ها و سطوح تخصص در دسترس قرار دهد.
یکی دیگر از ویژگی‌های عالی این کتاب این است که شامل مثال‌های عملی و مطالعات موردی است که نشان می‌دهد چگونه شبکه‌های عصبی را می‌توان برای حل مشکلات دنیای واقعی، مانند تشخیص تصویر و گفتار، پردازش زبان طبیعی و روباتیک به کار برد.
دیدگاهتان را بنویسید