Поделиться

Искусственный интеллект с примерами на Python

Руководство начинающего разработчика интеллектуальных приложений на Python.

Джоши П. «Искусственный интеллект с примерами на Python» Диалектика, 2019 год, (перевод, оригинал — 2017 год) 450 стр., ( pdf+code, 42 мб.)

ОписаниеСодержаниеLinks
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
Краткое оглавление
  • 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

key      yEZBM8q22OiPx42gxb0j_KON46TXcbohyNgRqWpMum8

 


Поделиться