Yapay Zekanın (AI) hayatımızın ve işimizin ayrılmaz bir parçası haline geldiğini söylemeye gerek yok. Makine öğreniminin bir alt alanı olan derin öğrenme, sinir ağları adı verilen insan beyninin yapısı ve işlevinden ilham alan güçlü algoritmalara odaklanır.
Son birkaç yılda yapay zekadaki ilerlemelerin çoğu derin öğrenmedeki gelişmelere bağlı olarak meydana geldi. Otonom arabalar, sohbet robotları, görüntü tanıma ve robot bilimi gibi uygulamaların arkasında sinir ağları yer alıyor. Üretken yapay zekadaki en son gelişmelerle birlikte derin öğrenme alanı her zamankinden daha fazla önemli.
Sinir ağlarının teorisini ve uygulamasını bilmek, veri bilimcilerin ve diğer veri profesyonellerinin öğrenme yolculuğunda hızla zorunlu bir adım haline geliyor. Mevcut beceri düzeyiniz ne olursa olsun, alanda uzman olmanıza yardımcı olacak 5 temel derin öğrenme kitabının listesini burada bulabilirsiniz 👇📚.
1. Deep Learning with Python
✍️ Yazar: François Chollet
📕 Sayfa Sayısı: 504
🤔Kimin için: Orta düzeyde programlama becerisine sahip okuyucular
2017'de yayınlanan “Deep Learning with Python” bu alanda en çok satan kitap haline geldi. Popüler derin öğrenme framework’ü Keras'ın yaratıcısı François Chollet, kitabı 2021 yılında daha fazla teknik bilgi ile güncelledi.
Sade bir üslupla anlatılan Deep Learning with Python, TensorFlow ve Keras kütüphanelerini kullanarak sinir ağlarının nasıl uygulanacağını öğrenmek için ideal bir kitap. Kitapta çizimler ve kodlama örnekleri bulacaksınız. Ancak orta düzeyde Python bilgisine ihtiyacınız olacak.
Yazar, yapay zeka ve makine öğrenimi dersleriyle başlıyor ve ardından bilgisayarlı görme, zaman serileri, metin oluşturma ve daha fazlası için derin öğrenme kavramlarının uygulanmasına yönelik derinlemesine bir inceleme sunuyor. Kitabın sonuna doğru yazar, derin öğrenmenin sınırlamalarını ve derin öğrenmenin geleceğini tartışıyor.
2. Grokking Deep Learning
✍️ Yazar: Andrew W. Trask
📕 Sayfa Sayısı: 336
🤔Kimin için: Başlangıç seviyesinde programlama becerisine sahip okuyucular
Grokking Deep Learning, derin öğrenmeye yönelik başlangıç dostu kitaplardan biri. Görüntülerin işlenmesinden metinlerin farklı dillere çevrilmesine kadar çeşitli kullanım örneklerini kapsayan bu kitap, daha karmaşık kitaplara geçmeden önce derin öğrenme yolculuğunuza başlamak için iyi bir seçim.
Kitap, sezgisel teoriyi kodlama örnekleriyle birleştirerek, özellikle yalnızca Python'u ve onun popüler matematik destekli kütüphanesi NumPy'yi kullanarak sinir ağlarını sıfırdan nasıl oluşturacağınızı öğretiyor. Bu kitap aynı zamanda gruplama, evrişimli sinir ağları (CNN'ler) ve uzun kısa süreli bellek (LSTM) gibi konuları da kapsıyor.
Kitabın sonuna doğru yazar, okuyucuların derin öğrenme becerilerini geliştirmek için atabilecekleri sonraki adımlar hakkında da bir rehber sunuyor.
3. Neural Networks and Deep Learning
✍️ Yazar: Charu C. Aggarwal
📕 Sayfa Sayısı: 520
🤔Kimin için: Araştırmacılar, öğrenciler
“Neural Networks and Deep Learning”, derin öğrenme dünyasına ilk adımlarını atanlar için harika bir kaynak. Özellikle öğrencilere uygun olan bu kitap, ders kitabı tarzında yazılmış olup, alıştırmalar, çözüm kılavuzu ve eğitmen slaytlarını içeriyor.
Kitap, teori, matematik ve Python kod örnekleriyle en önemli derin öğrenme algoritmalarını kapsıyor. Sinir ağları ile geleneksel makine öğrenimi algoritmaları arasındaki ilişkiyi inceliyor.
Kitap üç önemli bölümden oluşuyor. İlk bölümde geri yayılım algoritmasını ve sinir ağları ile geleneksel makine öğrenimi arasındaki bağlantılar araştırıyor. İkinci bölümde radyal tabanlı fonksiyon (RBF) ağları ve kısıtlı Boltzmann makineleri ile ilgili dersler bulunuyor.
Son bölümde ise derin takviyeli öğrenme, üretken çekişmeli ağlar (GAN'lar), dikkat mekanizmaları ve dönüştürücü ağlar gibi ileri düzey konular ele alınıyor.
4. Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch
✍️ Yazar: Jeremy Howard, Sylvain Gugger
📕 Sayfa Sayısı: 621
🤔Kimin için: Python'a aşina olan, yeni başlayan okuyucular
“Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch” kitabı temel seviyede matematik ve minimum kodla derin öğrenme modelleri geliştirmeye yönelik uygulamalı bir kılavuz.
Kitap, fastai araştırma grubunun derin öğrenmeyi daha erişilebilir hale getirme çabalarının bir parçası olup, Fastai araştırma ekibinin çekirdek üyeleri Jeremy Howard ve Sylvain Gugger tarafından yazılmış.
Bu kitapta yazarlar, derin öğrenme alanında kariyer yapmaya hazır geliştiriciler için uygulamalı bir kılavuz sunuyor. Fastai ve PyTorch kullanarak bir modeli nasıl eğiteceğinizi kitabı inceleyerek öğrenebilirsiniz.
Kodlama örneklerinin yanı sıra kitapta, sinir ağlarının ardındaki bilimi anlamanıza yardımcı olacak derin öğrenme teorisi de yer alıyor. Veri etiği, işbirlikçi filtreleme, tablolu modelleme ve evrişimli sinir ağları (CNN'ler) da kitapta ele alınan konulardan bazıları.
5. Deep Learning
✍️ Yazar: Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville
📕 Sayfa Sayısı: 800
🤔Kimin için: Yazılım mühendisleri, öğrenciler, araştırmacılar
Temel derin öğrenme kaynaklarının herhangi bir listesi bu kitap olmadan eksik kalır. Goodfellow, Bengio ve Courville tarafından yazılan Deep Learning tamamen teorik ve derinlemesine akademik bir kitaptır. Genellikle dünya çapındaki üniversitelerim derin öğrenme derslerinin müfredatında bulunur.
800 sayfalık bu kitap, öğrencilerin genel olarak makine öğrenimi ve derin öğrenme alanına girmelerine yardımcı olmayı amaçlıyor. Derin öğrenmenin arkasındaki teori ve algoritmaları kapsamlı ve derinlemesine inceliyor.
Yazarlar daha sonra doğrusal cebir, olasılık, bilgi teorisi, denetimli ve denetimsiz öğrenme algoritmaları, bayes istatistikleri ve daha fazlasını içeren uygulamalı matematik ve makine öğreniminin temellerini inceliyorlar. Kitabın ücretsiz sürümünü burada bulabilirsiniz.
Derin Öğrenme Hakkında Daha Fazla Bilgi Edinin
Derin öğrenme, veri bilimi araç setinin önemli bir parçasıdır. Bunu öğrenmek, kariyer olanaklarınızı artırmak ve ilgi çekici uygulamalar oluşturmak için akıllıca bir hareket.
Kitaplar, derin öğrenmeye başlamak için iyi birer kaynak olabilir ancak öğrenmenin diğer yollarını da düşünmelisiniz. Derin öğrenme yolculuğunuza başlamanıza yardımcı olacak aşağıdaki kaynaklara göz atabilirsiniz.
- Ücretsiz veri bilimi bootcamp’lerimize göz atabilirsiniz.
- Alanında uzman profesyonellere sorularınızı sorabileceğiniz ücretsiz veri bilimi meet-up’larımıza başvurabilirsiniz.
- Derin öğrenme nedir yazımızı okuyabilirsiniz
- Podcast kanalımızı inceleyebilirsiniz.
- Bültenimize ücretsiz bir şekilde abone olabilirsiniz.
