Recenzii ale cititorilor
Rezumat:Cartea „Artificial Intelligence by Example” a lui Denis Rothman este apreciată pentru combinația magistrală de teorie și aplicații practice într-o gamă largă de subiecte legate de inteligența artificială. Cartea acoperă în mod eficient lacunele lăsate de alte cărți despre inteligența artificială, oferind o perspectivă atât asupra conceptelor matematice, cât și asupra implementării codurilor. Cu toate acestea, unele recenzii au evidențiat o lipsă de structură, organizare și profunzime în anumite subiecte din cauza acoperirii sale largi.
Avantaje:⬤ Întrepătrunde magistral teoria și exemplele practice de codificare.
⬤ Ajută la reducerea decalajului dintre conceptele matematice și aplicațiile de programare.
⬤ Acoperă o gamă largă de subiecte din inteligența artificială, făcându-l potrivit pentru diverse audiențe (studenți, dezvoltatori, manageri de proiect).
⬤ Include răspunsuri la exerciții, îmbunătățind învățarea.
⬤ Atragătoare și ușor de citit, cu exemple diverse.
Dezavantaje:⬤ Lipsă de organizare și coerență între capitole, ceea ce o face să pară dezarticulată.
⬤ Unele subiecte nu sunt acoperite în profunzime din cauza domeniului larg de aplicare al cărții.
⬤ Ocazional divagații și exemple neclare din lumea reală.
⬤ Unii cititori au considerat că este dificil să înțeleagă anumite secțiuni, în special cele cu concepte complexe.
(pe baza a 17 recenzii ale cititorilor)
Titlul original:
Artificial Intelligence By Example - Second Edition
Conținutul cărții:
Înțelegeți elementele fundamentale și dezvoltați propriile soluții de inteligență artificială în această ediție actualizată, plină de multe exemple noi Caracteristici principale Exemple bazate pe inteligență artificială pentru a vă ghida în proiectarea și implementarea inteligenței artificiale Creați inteligență artificială de la zero folosind exemple de inteligență artificială Creați inteligență artificială de la zero folosind inteligență artificială reală Descrierea cărții
Inteligența artificială are potențialul de a replica oamenii în orice domeniu. Artificial Intelligence By Example, Second Edition servește drept punct de plecare pentru a înțelege cum se construiește inteligența artificială, cu ajutorul unor exemple intrigante și captivante.
Această carte vă va transforma într-un gânditor adaptiv și vă va ajuta să aplicați conceptele la scenarii din lumea reală. Folosind unele dintre cele mai interesante exemple de inteligență artificială, chiar de la programe de calculator precum un simplu motor de șah la chatbot-uri cognitive, veți învăța cum să abordați mașina cu care concurați. Veți studia unele dintre cele mai avansate modele de învățare automată, veți înțelege cum să aplicați AI la blockchain și Internet of Things (IoT) și veți dezvolta coeficientul emoțional în chatbots folosind rețele neuronale precum rețelele neuronale recurente (RNN) și rețelele neuronale convoluționale (CNN).
Această ediție are, de asemenea, exemple noi pentru rețele neuronale hibride, combinând învățarea prin întărire (RL) și învățarea profundă (DL), algoritmi înlănțuiți, combinând învățarea nesupravegheată cu arbori de decizie, păduri aleatorii, combinând DL și algoritmi genetici, interfețe conversaționale cu utilizatorul (CUI) pentru chatbots, calcul neuromorfic și calcul cuantic.
Până la sfârșitul acestei cărți, veți înțelege elementele fundamentale ale inteligenței artificiale și veți fi parcurs o serie de exemple care vă vor ajuta să vă dezvoltați soluțiile de inteligență artificială. Ce veți învăța Aplicați k- nearest neighbors (KNN) la traducerile lingvistice și explorați oportunitățile din Google Translate Înțelegeți algoritmii înlănțuiți care combină învățarea nesupravegheată cu arbori de decizie Rezolvați problema XOR cu rețele neuronale feedforward (FNN) și construiți arhitectura acesteia pentru a reprezenta un grafic de flux de date Învățați despre modelele de metaînvățare cu rețele neuronale hibride Creați un chatbot și optimizați deficiențele sale de inteligență emoțională cu instrumente precum Small Talk și înregistrarea datelor Construiți interfețe conversaționale cu utilizatorul (CUI) pentru chatbots Scrieți algoritmi genetici care optimizează rețelele neuronale de învățare profundă Construiți circuite de calcul cuantic Pentru cine este această carte
Dezvoltatorii și cei interesați de inteligența artificială, care doresc să înțeleagă fundamentele inteligenței artificiale și să le implementeze practic. Experiența anterioară cu programarea Python și cunoștințele statistice sunt esențiale pentru a profita la maximum de această carte. Table of Contents Noțiuni introductive despre inteligența artificială de ultimă generație prin învățarea prin întărire Construirea unei matrice de recompensă Proiectarea seturilor de date Funcțiile de evaluare a inteligenței automate și convergența numerică Optimizarea soluțiilor cu K-Means Clustering Cum să utilizați arbori de decizie pentru a îmbunătăți K-Means Clustering Inovarea IA cu Google Translate Optimizarea blockchains cu Naive Bayes Rezolvarea problemei XOR cu o FNN Clasificarea imaginilor abstracte cu CNN Învățarea reprezentărilor conceptuale Combinarea RL și DL IA și IoT Vizualizarea rețelelor cu TensorFlow 2. x și TensorBoard Pregătirea datelor de intrare ale chatboților cu RBM și PCA Configurarea unui chatbot Cognitive NLP UI/CUI Îmbunătățirea deficiențelor de inteligență emoțională ale chatboților Algoritmi genetici în rețele neurale hibride Calcul neuromorfic Calcul cuantic
