Motoare de inteligență artificială: A Tutorial Introduction to the Mathematics of Deep Learning

Recenzii ale cititorilor

Cartea lui James Stone este recunoscută pentru faptul că oferă o introducere concisă și captivantă a conceptelor de învățare automată și de învățare profundă, adresându-se cititorilor cu diferite niveluri de pregătire matematică. În timp ce mulți recenzenți îi laudă lizibilitatea și abordarea pedagogică, unii consideră că anumite secțiuni sunt confuze din cauza dependenței mari de nomenclatura complexă și a definițiilor insuficiente ale termenilor cheie.

⬤ Concis și distractiv, încărcat cu informații valoroase
⬤ stil de scriere captivant
⬤ bun pentru cititorii cu cunoștințe matematice de bază
⬤ explică eficient conceptele de bază
⬤ oferă o perspectivă istorică
⬤ autorul răspunde la întrebări.

⬤ Nomenclatură confuză și notație matematică complexă
⬤ unele concepte slab definite
⬤ anumiți cititori raportează dificultăți în înțelegerea ideilor cheie, în special în capitolele ulterioare
⬤ probleme de compatibilitate cu Kindle Scribe
⬤ probleme de livrare cu versiunea tipărită.

(pe baza a 15 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Artificial Intelligence Engines: A Tutorial Introduction to the Mathematics of Deep Learning

Conținutul cărții:

Creierul a avut întotdeauna un avantaj fundamental față de computerele convenționale: poate învăța. Cu toate acestea, o nouă generație de algoritmi de inteligență artificială, sub forma rețelelor neuronale profunde, elimină rapid acest avantaj.

Rețelele neuronale profunde se bazează pe algoritmi adaptivi pentru a stăpâni o mare varietate de sarcini, inclusiv diagnosticarea cancerului, recunoașterea obiectelor, recunoașterea vorbirii, controlul roboților, șahul, pokerul, tablele și Go, la niveluri de performanță supraumane. În această carte bogat ilustrată, algoritmii cheie de învățare a rețelelor neuronale sunt explicați mai întâi informal, urmați de analize matematice detaliate. Subiectele includ atât rețele neuronale importante din punct de vedere istoric (de exemplu, perceptronii), cât și rețele neuronale profunde moderne (de exemplu, rețele adversariale generative).

Programele de calculator online, adunate din depozite open source, oferă o experiență practică a rețelelor neuronale, iar diapozitivele PowerPoint oferă suport pentru predare. Scrisă într-un stil informal, cu un glosar cuprinzător, anexe tutoriale (de exemplu, teorema lui Bayes) și o listă de lecturi suplimentare, aceasta este o introducere ideală la motoarele algoritmice ale inteligenței artificiale moderne.