خرید و دانلود نسخه کامل کتاب Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems (3rd Edition) – Pdf

آنتونی رابینز میگه : من در 40 سالگی به جایی رسیدم که برای رسیدن بهش 82 سال زمان لازمه و این رو مدیون کتاب خواندن زیاد هستم.

• زبان فایل : انگلیسی
• نوع فایل : PDF

فارسی:

کتاب «یادگیری ماشین عملی با Scikit-Learn، Keras و TensorFlow – ویرایش سوم» یکی از جامع‌ترین و محبوب‌ترین منابع آموزشی در حوزه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی است. نویسنده، اورلیان ژرون، با زبان ساده و ساختار پروژه‌محور، مفاهیم پیچیده‌ی یادگیری ماشین را به شیوه‌ای کاربردی و قابل درک برای خواننده توضیح می‌دهد.

ویرایش سوم این کتاب با پوشش جدیدترین نسخه‌های کتابخانه‌های Scikit-Learn، Keras و TensorFlow به‌روزرسانی شده و شامل مباحثی مانند یادگیری نظارت‌شده، یادگیری بدون نظارت، شبکه‌های عصبی عمیق، یادگیری انتقالی، پردازش زبان طبیعی و یادگیری تقویتی است. علاوه بر توضیح مفاهیم، کتاب تمرین‌های عملی، مثال‌های کدنویسی پایتون و پروژه‌های واقعی ارائه می‌دهد که مناسب یادگیری گام‌به‌گام هستند.

این کتاب برای دانشجویان رشته‌های علوم داده، مهندسی نرم‌افزار، یادگیری ماشین و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی مناسب است. پیش‌نیاز آن آشنایی مقدماتی با پایتون و مفاهیم ریاضی پایه مانند جبر خطی و احتمال است. ساختار کتاب به گونه‌ای است که هم برای مطالعه فردی و هم برای استفاده در دوره‌های آموزشی کاربرد دارد.

English:

“Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow – 3rd Edition” by Aurélien Géron is a best-selling, comprehensive guide for anyone aiming to build intelligent systems using modern machine learning tools and techniques. This hands-on book balances theoretical foundations with real-world application.

Updated for the latest versions of Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, the third edition covers supervised and unsupervised learning, deep learning, transfer learning, natural language processing, and reinforcement learning. The author explains each concept with clarity and then walks the reader through practical Python code examples and projects that reinforce learning.

Ideal for students, developers, data scientists, and AI enthusiasts, the book assumes basic knowledge of Python programming and familiarity with high school-level math such as linear algebra and probability. Each chapter builds toward developing production-ready machine learning solutions.

This edition stands out not only for its clarity and depth but also for its practical orientation—making it one of the most accessible and effective learning resources in the AI and ML space today.