«Искусственный интеллект на примерах: приобретение передовых навыков проектирования в области ИИ, машинного обучения и глубокого обучения», 2-е издание на русском

В этом обновленном издании, содержащем множество новых примеров, вы сможете освоить основы и разработать собственные решения в области искусственного интеллекта.

Основные характеристики

• Примеры на основе ИИ, которые помогут вам в проектировании и внедрении машинного интеллекта.
• Создайте машинный интеллект с нуля, используя примеры искусственного интеллекта.
• Разработайте машинный интеллект с нуля, используя настоящий искусственный интеллект.

Описание книги

Искусственный интеллект способен заменить человека в любой области. Книга «Искусственный интеллект на примерах, второе издание» станет отправной точкой для понимания того, как создается ИИ, с помощью увлекательных и интересных примеров.

Эта книга научит вас адаптивному мышлению и поможет применять концепции в реальных условиях. Используя самые интересные примеры ИИ, от компьютерных программ, таких как простой шахматный движок, до когнитивных чат-ботов, вы научитесь противостоять машинам, с которыми будете соревноваться. Вы изучите некоторые из самых передовых моделей машинного обучения, поймете, как применять ИИ к блокчейну и Интернету вещей (IoT), и разовьете эмоциональный интеллект в чат-ботах с помощью нейронных сетей, таких как рекуррентные нейронные сети (RNN) и сверточные нейронные сети (CNN).

В этом издании также представлены новые примеры гибридных нейронных сетей, сочетающих обучение с подкреплением (RL) и глубокое обучение (DL), цепочечных алгоритмов, сочетающих обучение без учителя с деревьями решений, случайных лесов, сочетающих DL и генетические алгоритмы, разговорных пользовательских интерфейсов (CUI) для чат-ботов, нейроморфных вычислений и квантовых вычислений.

К концу этой книги вы поймете основы искусственного интеллекта и проработаете ряд примеров, которые помогут вам разработать собственные решения в области ИИ.

Что вы узнаете

• Примените метод k-ближайших соседей (KNN) к переводу языков и изучите возможности Google Translate.
• Разберитесь в алгоритмах, объединяющих обучение без учителя и деревья решений.
• Решите задачу XOR с помощью нейронных сетей прямого распространения (FNN) и постройте её архитектуру для представления графа потока данных.
• Узнайте о моделях метаобучения с использованием гибридных нейронных сетей.
• Создайте чат-бота и оптимизируйте его недостатки в области эмоционального интеллекта с помощью таких инструментов, как «Непринужденная беседа» и сбор данных.
• Создание разговорных пользовательских интерфейсов (CUI) для чат-ботов
• Разработка генетических алгоритмов, оптимизирующих нейронные сети глубокого обучения.
• Создание схем квантовых вычислений

Для кого предназначена эта книга?

Эта книга предназначена для разработчиков и всех, кто интересуется искусственным интеллектом и хочет понять его основы и применить их на практике. Для эффективного использования книги необходим предварительный опыт программирования на Python и знания в области статистики.

Оглавление

1. Начало работы с искусственным интеллектом нового поколения с помощью обучения с подкреплением
2. Создание матрицы вознаграждений – разработка наборов данных
3. Машинный интеллект – функции оценки и численная сходимость
4. Оптимизация ваших решений с помощью кластеризации методом K-средних
5. Как использовать деревья решений для улучшения кластеризации методом K-средних
6. Внедрение инноваций в области искусственного интеллекта с помощью Google Translate
7. Оптимизация блокчейнов с помощью наивного байесовского классификатора.
8. Решение задачи XOR с помощью нейронной сети полного спектра.
9. Абстрактная классификация изображений с помощью сверточной нейронной сети
10. Обучение концептуальному представлению
11. Сочетание RL и DL
12. Искусственный интеллект и Интернет вещей
13. Визуализация нейронных сетей с помощью TensorFlow 2.x и TensorBoard
14. Подготовка входных данных для чат-ботов с использованием RBM и PCA.
15. Настройка чат-бота с когнитивным NLP-интерфейсом (UI/CUI).
16. Устранение недостатков эмоционального интеллекта чат-ботов
17. Генетические алгоритмы в гибридных нейронных сетях
18. Нейроморфные вычисления
19. Квантовые вычисления
20. Приложение - Ответы на вопросы