Искусственный интеллект с примерами на Python

Искусственный интеллект становится все более актуальным в современном мире, где все управляется технологиями и данными. Он широко используется во многих областях, таких как поисковые системы, распознавание изображений, робототехника, финансы и так далее.

В этой книге рассмотрены различные реальные сценарии, и алгоритмы, которые можно использовать для создания приложений искусственного интеллекта. При изучении книги вы узнаете, как принимать обоснованные решения о том, какие алгоритмы и методы использовать в каждом данном контексте для получения наилучших возможных результатов и поймете, как применять их в реальных сценариях.

Если вы хотите добавить интеллектуальный контекст в любое приложение, основанное на изображениях, тексте, фондовом рынке или какой-либо другой форме данных, эта книга по искусственному интеллекту станет вашим практическим руководством! ISBN: 978-5-907114-41-8, Оригинал:Artificial Intelligence with Python: A Comprehensive Guide to Building Intelligent Apps for Python Beginners and Developers, ISBN-10: 178646439X; ISBN-13: 978-1786464392

Что вы узнаете:

• Как реализовать различные методы классификации и регрессии
• Научитесь понимать концепцию кластеризации и как использовать ее для автоматического сегментирования данных
• Как построить интеллектуальную систему рекомендаций
• Поймете логику программирования и как ее использовать при создании систем автоматического распознавания речи
• Изучите основы эвристического поиска и генетического программирования
• Сможете применить полученные знания при разработке игр с использованием искусственного интеллекта
• Узнаете, как создавать интеллектуальные приложения, основанные на изображениях, тексте и данных временных рядов
• Сможете использовать алгоритмы глубокого обучения и создавать приложения на его основе

• Введение 15
• Глава 1. Введение в искусственный интеллект 21
• Глава 2. Классификация и регрессия посредством обучения с учителем 45
• Глава 3. Предсказательная аналитика на основе ансамблевого обучения 79
• Глава 4. Распознавание образов с помощью обучения без учителя 111
• Глава 5. Создание рекомендательных систем 137
• Глава 6. Логическое программирование 163
• Глава 7. Методы эвристического поиска 185
• Глава 8. Генетические алгоритмы 211
• Глава 9. Создание игр с помощью искусственного интеллекта 245
• Глава 10. Обработка естественного языка 267
• Глава 11. Вероятностный подход к обработке последовательных данных 295
• Глава 12. Создание систем распознавания речи 323
• Глава 13. Обнаружение и отслеживание объектов 345
• Глава 14. Искусственные нейронные сети 379
• Глава 15. Обучение с подкреплением 407
• Глава 16. Глубокое обучение и сверточные нейронные сети 421
• Предметный указатель 441

Об авторе

Пратик Джоши ( Prateek Joshi)- специалист по проблемам искусственного интеллекта, автор пяти книг и постоянный докладчик на конференциях TEDx. Учредитель компании Pluto AI - венчурною стартапа из Силиконовой долины, занимающеюся созданием аналитической платформы для интеллектуальной системы управления водоснабжением на основе методов глубокою обучения. Его технический блог (https: / /prateekvj oshi. сот/), насчитывающий более 7500 подписчиков, посетили свыше 1,8 млн человек из более чем 200 сrран. Часто публикует статьи, посвященные искусственному интеллекту, программированию на языке Python и прикладной математике. Окончил Университет Южной Калифорнии, получив диплом специалиста в области искусственною интеллекта.

Code repository for Artificial Intelligence with Python, published by Packt Github

mirror-1

mirror

key      yEZBM8q22OiPx42gxb0j_KON46TXcbohyNgRqWpMum8