Sztuczna inteligencja od podstaw - Feliks Kurp

Indeks: KSZ-23881 EAN: 9788383221236
Autor: Feliks Kurp. Wydawnictwo: Helion. Oferowana pozycja to kompleksowy przewodnik, który rozpoczyna od omówienia klasycznych metod SI, aby następnie wprowadzić czytelnika w bardziej zaawansowane modele oparte na sztucznych sieciach neuronowych. Autor szczegółowo tłumaczy zarówno teoretyczne podstawy, jak i praktyczne zastosowania systemów, wprowadzając także historię ich rozwoju. Książka została napisana w sposób przystępny dla osób posiadających podstawowe umiejętności matematyczne i może służyć jako podręcznik dla studentów informatyki, mechatroniki, automatyki i robotyki.
Sztuczna inteligencja od podstaw - Feliks Kurp
31,90 zł
30,38 zł netto
Zapłać później
Producent: Helion

Opis produktu: Sztuczna inteligencja od podstaw - Feliks Kurp

Książka "Sztuczna inteligencja od podstaw" autorstwa Feliksa Kurpa stanowi kompleksowy przewodnik, który zaczyna od omówienia tradycyjnych metod sztucznej inteligencji, takich jak algorytmy genetyczne, mrówkowe i systemy ekspertowe. Następnie przechodzi do bardziej zaawansowanych modeli opartych na sztucznych sieciach neuronowych, objaśniając zarówno ich teoretyczne podstawy, jak i praktyczne zastosowania. Autor szczegółowo przedstawia historię rozwoju tych systemów, przy czym język książki jest przystępny dla osób posiadających podstawowe umiejętności matematyczne. Z uwagi na swój charakter, może być także użytecznym podręcznikiem dla studentów kierunków takich jak informatyka, mechatronika, automatyka i robotyka.

Dzięki tej książce:

  • Poznasz rozwój sztucznej inteligencji na przestrzeni lat.
  • Zdobędziesz wiedzę na temat nowoczesnych metod sztucznej inteligencji, takich jak uczenie maszynowe (ML), głębokie uczenie maszynowe (DL) oraz przetwarzanie języka naturalnego (NLP).
  • Przeanalizujesz przykłady kodów źródłowych kilku autorskich aplikacji, co umożliwi Ci nabycie umiejętności w tworzeniu i optymalizacji systemów sztucznej inteligencji.
Sztuczna inteligencja od podstaw - Feliks Kurp. Wydawnictwo: Helion S.A.

Sztuczna inteligencja od podstaw - Feliks Kurp.

Sztuczna inteligencja od podstaw - Feliks Kurp. Wydawnictwo: Helion S.A.

Sztuczna inteligencja od podstaw.

Informacje o książce

  • Tytuł: Sztuczna inteligencja od podstaw - Feliks Kurp
  • Autor: Feliks Kurp
  • ISBN: 978-83-8322-123-6
  • Rok wydania: 2023
  • Format: 140 x 208 mm
  • Oprawa: miękka
  • Ilość stron: 192
  • Wydawnictwo: Helion S.A.

O Autorze

Feliks Kurp jest absolwentem fizyki, który podczas pracy na uczelni medycznej specjalizował się w badaniu aktywności bioelektrycznej mózgu. Osiągnął stopień naukowy doktora w dziedzinie nauk przyrodniczych. Obecnie skupia się głównie na działalności związanej z nauczaniem i upowszechnianiem wiedzy naukowej. Przez wiele lat pracował jako nauczyciel akademicki na Akademii Ekonomiczno-Humanistycznej w Warszawie.

Spis treści

ROZDZIAŁ 1. Definicja pojęcia "sztuczna inteligencja"

ROZDZIAŁ 2. Silna i słaba sztuczna inteligencja

ROZDZIAŁ 3. Przegląd klasycznych metod sztucznej inteligencji

  • 3.1. Metody heurystyczne i metaheurystyczne
  • 3.2. Sztuczne sieci neuronowe
  • 3.3. Uczenie maszynowe
  • 3.4. Przetwarzanie języka naturalnego
  • 3.5. Algorytmy genetyczne i ewolucyjne
  • 3.6. Algorytmy mrówkowe i inteligencja roju
  • 3.7. Sztuczne życie
  • 3.8. Sztuczna inteligencja w procesach wydobywania wiedzy z danych
  • 3.9. Metody hybrydowe
  • 3.10. Metody na pograniczu sztucznej inteligencji
  • 3.11. Co dalej ze sztuczną inteligencją? Możliwości i zagrożenia

ROZDZIAŁ 4. Algorytmy genetyczne i ewolucyjne

  • 4.1. Idea algorytmów genetycznych i ewolucyjnych
  • 4.2. Klasyczny algorytm genetyczny
  • 4.3. Operatory genetyczne
  • 4.4. Przykłady operacji krzyżowania i mutacji
  • 4.5. Przykłady wykorzystania algorytmu genetycznego
    • 4.5.1. Szukanie ekstremum funkcji jednej zmiennej
    • 4.5.2. Rozwiązanie problemu plecakowego
  • 4.6. Strategie ewolucyjne
  • 4.7. Eksploracja i eksploatacja
  • 4.8. Porównanie metod selekcji
  • 4.9. Metody skalowania funkcji dostosowania
  • 4.10. Specjalne procedury reprodukcji
  • 4.11. Programowanie genetyczne
  • 4.12. Poszukiwanie ekstremum funkcji wielu zmiennych z dużą dokładnością

ROZDZIAŁ 5. Algorytm mrówkowy

  • 5.1. Główne różnice w zachowaniu "sztucznych mrówek" w porównaniu z rzeczywistymi
  • 5.2. Podstawowe parametry wejściowe algorytmu mrówkowego
  • 5.3. Wpływ ilości pozostawionego feromonu w punktach grafu
  • 5.4. Wpływ liczby mrówek biorących udział w eksperymencie
  • 5.5. Wpływ liczby punktów do wyboru przez mrówki
  • 5.6. Wpływ metody wyboru kolejnego punktu grafu przez mrówkę
  • 5.7. Stopień nasycenia feromonem poszczególnych punktów grafu po zakończeniu symulacji
  • Podsumowanie

ROZDZIAŁ 6. Sztuczne sieci neuronowe

  • 6.1. Sieci neuronowe biologiczne
  • 6.2. Budowa i działanie sztucznego neuronu
  • 6.3. Funkcje aktywacji
  • 6.4. Perceptron
  • 6.5. Model neuronu sigmoidalnego
  • 6.6. Dlaczego sieci neuronowe?
  • 6.7. Topologie sieci neuronowych
    • 6.7.1. Sieci jednokierunkowe
    • 6.7.2. Algorytm wstecznej propagacji błędów
    • 6.7.3. Sieci rekurencyjne
    • 6.7.4. Sieci komórkowe samoorganizujące się
    • 6.7.5. Sieci samoorganizujące z konkurencją
    • 6.7.6. Wykorzystanie sieci samoorganizujących

ROZDZIAŁ 7. Uczenie maszynowe

  • 7.1. Modele uczenia maszynowego
    • 7.1.1. Uczenie nadzorowane (z nauczycielem)
    • 7.1.2. Uczenie nienadzorowane (bez nauczyciela)
    • 7.1.3. Uczenie ze wzmocnieniem
  • 7.2. Głębokie uczenie się
  • 7.3. Zautomatyzowane uczenie maszynowe AutoML)

ROZDZIAŁ 8. Sztuczne życie

  • 8.1. Definicja sztucznego życia
  • 8.2. Model Lotki-Volterry
  • 8.3. Autorski model pełzacze i bakterie
  • 8.4. Symulacja choroby i leczenia organizmu

ROZDZIAŁ 9. Metody wykorzystujące zbiory rozmyte typu 1.

  • 9.1. Podstawowe pojęcia teorii zbiorów rozmytych typu 1.
  • 9.2. Operacje na zbiorach rozmytych
  • 9.3. Relacje rozmyte
  • 9.4. Przykłady zastosowań teorii zbiorów rozmytych
    • 9.4.1. Rozmyta metoda Delphi
    • 9.4.2. Rozmyta metoda PERT
  • 9.5. Podejmowanie decyzji w otoczeniu rozmytym
    • 9.5.1. Przydział dywidendy
    • 9.5.2. Polityka zatrudnienia
  • 9.6. Przybliżone wnioskowanie
    • 9.6.1. Wnioskowanie w logice dwuwartościowej
    • 9.6.2. Wnioskowanie w logice rozmytej
  • 9.7. Sterowanie rozmyte

ROZDZIAŁ 10. Systemy ekspertowe. Metody wnioskowania

  • 10.1. Definicja systemu ekspertowego
  • 10.2. Ogólna budowa systemu ekspertowego
  • 10.3. Drzewa decyzyjne
  • 10.4. Metodologia wnioskowania
    • 10.4.1. Wnioskowanie dedukcyjne a indukcyjne
    • 10.4.2. Wnioskowanie dedukcyjne (udowodnienie celu)
    • 10.4.3. Wnioskowanie indukcyjne (od danych do celu)
    • 10.4.4. Wnioskowanie mieszane

ROZDZIAŁ 11. Inteligentna analiza danych

  • 11.1. Eksploracja danych
  • 11.2. Analityczne przetwarzanie danych
  • 11.3. Klasyczne metody eksploracji danych
  • 11.4. Inteligentne metody eksploracji danych
  • 11.5. Podstawowe własności analizy skupień
  • 11.6. Metoda k-średnich (k-means)
  • 11.7. Przykładowa aplikacja analizy danych metodą k-means

ROZDZIAŁ 12. Metody hybrydowe i koewolucyjne

  • 12.1. Metody hybrydowe
    • 12.1.1. Algorytmy ewolucyjne w projektowaniu sieci neuronowych
    • 12.1.2. Algorytmy ewolucyjne w uczeniu wag sieci neuronowych
    • 12.1.3. Algorytmy ewolucyjne do uczenia wag i określania architektury sieci neuronowych jednocześnie
    • 12.1.4. Adaptacyjne rozmyte algorytmy ewolucyjne
    • 12.1.5. Algorytmy ewolucyjne w projektowaniu systemów rozmytych
    • 12.1.6. Dopasowanie funkcji przynależności za pomocą algorytmu genetycznego
  • 12.2. Algorytmy koewolucyjne
  • 12.3. Algorytmy koewolucyjne - podsumowanie
  • 12.4. Podsumowanie rozdziału 12.

ROZDZIAŁ 13. Przetwarzanie języka naturalnego

  • 13.1. Języki naturalne i formalne
  • 13.2. Historia rozwoju NLP
  • 13.3. Poziomy analizy języka naturalnego
  • 13.4. Analiza składniowa (syntaktyczna)
    • 13.4.1. Gramatyki generatywne Chomsky'ego
  • 13.5. Analiza semantyczna (znaczeniowa)
    • 13.5.1. Podejście strukturalne do opisu semantyki
    • 13.5.2. Symetryczna macierz współwystępowania słów
    • 13.5.3. Reprezentacja wektorowa słowa (metody Word2vec i Doc2vec)
    • 13.5.4. Podobieństwo cosinusowe wektorów słów
    • 13.5.5. Modelowanie językowe BERT
  • 13.6. Model GPT-3
  • 13.7. Analiza sentymentu

Podsumowanie

Bibliografia

Książka - Autor Feliks Kurp
Książka - ISBN 978-83-8322-123-6
Książka - Oprawa miękka
Książka - Wydawnictwo Helion
Szerokość opakowania 14 cm
Wysokość opakowania 21 cm
Głębokość opakowania 1 cm
Masa opakowania 0.239 kg

Jako pierwszy zadaj pytanie dotyczące tego produktu!

Klienci którzy zakupili ten produkt kupili również:

Produkty z tej samej kategorii: