Księgarnia
O nas
Usługi
Blog
Pomoc
KONKURS
Proszę o telefon
Umów rozmowę
Wejdź
Szukaj
Wszystkie książki
Bestsellery
Wybrane książki
Nowości
Klasyka
Zniżka
Książki, dodaje do ulubionych
E-book
24.99
drukowana
A5
58.34
Dodaj do ulubionych
Udostępnij
Spis treści
- AI bez tajemnic
Sztuczna Inteligencja od podstaw po zaawansowane techniki. Książka została utworzona przy pomocy AI
Kevin Clarkson
Zostaw opinię
Biznes i ekonomia
Informatyka stosowana
Komputery
Technologia i inżynieria
Książki utworzone przy pomocy AI
Polski
Przeczytaj
Spis treści
O książce
Objętość:
217
str.
ISBN:
978-83-8369-801-4
Więcej informacji
E-book
za
24.99
drukowana
A5
za
58.34
Kup za
24.99
Kup za
24.99
Przeczytaj
Spis treści
O książce
1. Wstęp do Sztucznej Inteligencji
Wczesne lata i narodziny AI
Przełomy i zimy AI
Odrodzenie i boom technologiczny
Definicja inteligencji
Definicja sztucznej inteligencji
Rozróżnienie AI, ML i DL
AI w życiu codziennym
AI w przemyśle i biznesie
AI w nauce i badaniach
2. Podstawy Algorytmiczne
Definicja i charakterystyka algorytmu
Przykłady algorytmów prostych i złożonych
Znaczenie algorytmów w AI
Algorytmy optymalizacyjne
Algorytmy klasyfikacyjne
Algorytmy ewolucyjne
Teoria złożoności obliczeniowej
Metody optymalizacji algorytmów
Analiza efektywności algorytmów
3. Sieci Neuronowe
Neurony i synapsy w mózgu
Model matematyczny neuronu
Architektura i działanie sieci neuronowej
Sieci jednokierunkowe
Sieci rekurencyjne
Specjalistyczne architektury sieci neuronowych
Definicja i zasady działania głębokiego uczenia
Konwolucyjne sieci neuronowe (CNN)
Przykłady zastosowań głębokiego uczenia
4. Uczenie Maszynowe
Zasady nadzorowanego uczenia maszynowego
Popularne algorytmy nadzorowane
Ocena i walidacja modeli
Zasady nienadzorowanego uczenia maszynowego
Klastering i analiza składowych głównych (PCA)
Zastosowania nienadzorowanego uczenia
Podstawy wzmocnionego uczenia
Algorytmy i strategie uczenia się ze wzmocnieniem
Przykłady zastosowań wzmocnionego uczenia
5. Systemy Eksperckie
Charakterystyka systemów eksperckich
Historia i rozwój systemów eksperckich
Zastosowanie w różnych dziedzinach
Baza wiedzy
Mechanizm wnioskowania
Interfejs użytkownika
Metody pozyskiwania wiedzy
Reprezentacja wiedzy
Techniki wnioskowania w systemach eksperckich
6. Analiza Danych
Eksploracja i przygotowanie danych
Czyszczenie i normalizacja danych
Transformacja i redukcja wymiarowości
Narzędzia do wizualizacji danych
Techniki interpretacji danych
Komunikacja wyników analizy danych
Definicja i charakterystyka Big Data
Technologie przetwarzania Big Data
Problematyka bezpieczeństwa i prywatności
7. Przetwarzanie Języka Naturalnego (NLP)
Struktura i właściwości języka naturalnego
Podstawowe pojęcia i techniki w NLP
Historia i rozwój NLP
Metody analizy syntaktycznej i semantycznej
Zadania NLP
Narzędzia i biblioteki wspierające NLP
Automatyzacja obsługi klienta (chatboty)
Ekstrakcja informacji i analiza sentymentu
Wyzwania i przyszłość NLP
8. Specjalistyczne Dziedziny AI
Połączenie robotyki z AI
Autonomiczne systemy robotyczne
Przyszłość robotyki
AI w projektowaniu gier
AI jako przeciwnik i wspomaganie rozgrywki
Ewolucja AI w grach
Etyczne wyzwania w AI
Uregulowania prawne i normy
Przyszłe kierunki etyki w AI
9. Narzędzia i Frameworki
Języki programowania dla AI
Zintegrowane środowiska programistyczne (IDE)
Przykłady środowisk programistycznych
Biblioteki do uczenia maszynowego i głębokiego uczenia
Narzędzia do analizy i wizualizacji danych
Pakiety do przetwarzania języka naturalnego
Usługi chmurowe dla AI
Porównanie platform i ich ofert
Integracja z innymi usługami chmurowymi
10. Projektowanie i Implementacja AI
Fazy projektowania systemu AI
Zarządzanie danymi i zasobami
Monitorowanie i utrzymanie systemów AI
Analiza przypadków użycia
Przykładowe studia przypadków w różnych branżach
Nauka na przykładach sukcesów i porażek
Metodologie projektowe w AI
Zasady dobrej praktyki w tworzeniu modeli AI
Unikanie pułapek i problemów etycznych
11. Przyszłość Sztucznej Inteligencji
Najnowsze osiągnięcia w AI
Analiza trendów w technologii i badaniach
Prognozy przyszłego rozwoju AI
Scenariusze rozwoju AI
Potencjalny wpływ AI na społeczeństwo
Filozoficzne i futurologiczne aspekty AI
Rola edukacji i świadomości społecznej
Współpraca międzynarodowa i regulacje
Kształtowanie przyszłości AI przez działania obecne
12. Zakończenie i Podsumowanie
Znaczenie Sztucznej Inteligencji dla przyszłości
Rady dla początkujących w dziedzinie AI
Ścieżki rozwoju i dalszej edukacji
Zasoby do pogłębiania wiedzy i umiejętności
Perspektywiczne myślenie o AI
Rola AI w kształtowaniu nowej ery technologicznej
E-book
za
24.99
drukowana
A5
za
58.34
Kup za
24.99