крон дж бейлевельд г бассенс а глубокое обучение в картинках визуальный гид по искусственному интеллекту
Крон Дж., Бейлевельд Г., Бассенс А. Глубокое обучение в картинках. Визуальный гид по искусственному интеллекту
Глубокое обучение стало мощным двигателем для работы с искусственным интеллектом. Яркие иллюстрации и простые примеры кода избавят вас от необходимости вникать в сложные аспекты конструирования моделей глубокого обучения, делая сложные задачи доступными и увлекательными. Джон Крон, Грант Бейлевельд и замечательный иллюстратор Аглаэ Бассенс используют яркие примеры и аналогии, которые позволяют объяснить, что такое глубокое обучение, почему оно пользуется такой популярностью и как эта концепция связана с другими подходами к машинному обучению. Книга идеально подойдет разработчикам, специалистам по обработке данных, исследователям, аналитикам и начинающим программистам, которые хотят применять глубокое обучение в своей работе. Теоретические выкладки прекрасно дополняются прикладным кодом на Python в блокнотах Jupyter. Вы узнаете приемы создания эффективных моделей в TensorFlow и Keras, а также познакомитесь с PyTorch.Базовые знания о глубоком обучении позволят создавать реальные приложения — от компьютерного зрения и обработки естественного языка до генерации изображений и игровых алгоритмов.
1677 Руб.
Крон Дж., Бейлевельд Г., Бассенс А. Глубокое обучение в картинках. Визуальный гид по искусственному интеллекту
Глубокое обучение стало мощным двигателем для работы с искусственным интеллектом. Яркие иллюстрации и простые примеры кода избавят вас от необходимости вникать в сложные аспекты конструирования моделей глубокого обучения, делая сложные задачи доступными и увлекательными. Джон Крон, Грант Бейлевельд и замечательный иллюстратор Аглаэ Бассенс используют яркие примеры и аналогии, которые позволяют объяснить, что такое глубокое обучение, почему оно пользуется такой популярностью и как эта концепция связана с другими подходами к машинному обучению. Книга идеально подойдет разработчикам, специалистам по обработке данных, исследователям, аналитикам и начинающим программистам, которые хотят применять глубокое обучение в своей работе. Теоретические выкладки прекрасно дополняются прикладным кодом на Python в блокнотах Jupyter. Вы узнаете приемы создания эффективных моделей в TensorFlow и Keras, а также познакомитесь с PyTorch.Базовые знания о глубоком обучении позволят создавать реальные приложения — от компьютерного зрения и обработки естественного языка до генерации изображений и игровых алгоритмов.
1677 Руб.
Крон Джон, Бейлевельд Грант, Аглаэ Бассенс Глубокое обучение в картинках. Визуальный гид по искусственному интеллекту
Глубокое обучение стало мощным двигателем для работы с искусственным интеллектом. Яркие иллюстрации и простые примеры кода избавят вас от необходимости вникать в сложные аспекты конструирования моделей глубокого обучения, делая сложные задачи доступными и увлекательными. Джон Крон, Грант Бейлевельд и замечательный иллюстратор Аглаэ Бассенс используют яркие примеры и аналогии, которые позволяют объяснить, что такое глубокое обучение, почему оно пользуется такой популярностью и как эта концепция связана с другими подходами к машинному обучению. Книга идеально подойдет разработчикам, специалистам по обработке данных, исследователям, аналитикам и начинающим программистам, которые хотят применять глубокое обучение в своей работе. Теоретические выкладки прекрасно дополняются прикладным кодом на Python в блокнотах Jupyter. Вы узнаете приемы создания эффективных моделей в TensorFlow и Keras, а также познакомитесь с PyTorch. Базовые знания о глубоком обучении позволят создавать реальные приложения — от компьютерного зрения и обработки естественного языка до генерации изображений и игровых алгоритмов.
2179 Руб.
Глубокое обучение в картинках. Визуальный гид по искусственному интеллекту
Глубокое обучение стало мощным двигателем для работы с искусственным интеллектом. Яркие иллюстрации и простые примеры кода избавят вас от необходимости вникать в сложные аспекты конструирования моделей глубокого обучения, делая сложные задачи доступными и увлекательными.Джон Крон, Грант Бейлевельд и замечательный иллюстратор Аглаэ Бассенс используют яркие примеры и аналогии, которые позволяют объяснить, что такое глубокое обучение, почему оно пользуется такой популярностью и как эта концепция связана с другими подходами к машинному обучению. Книга идеально подойдет разработчикам, специалистам по обработке данных, исследователям, аналитикам и начинающим программистам, которые хотят применять глубокое обучение в своей работе. Теоретические выкладки прекрасно дополняются прикладным кодом на Python в блокнотах Jupyter. Вы узнаете приемы создания эффективных моделей в TensorFlow и Keras, а также познакомитесь с PyTorch.Базовые знания о глубоком обучении позволят создавать реальные приложения — от компьютерного зрения и обработки естественного языка до генерации изображений и игровых алгоритмов.
1414 Руб.
Осипов Г. Лекции по искусственному интеллекту
В основе книги лежат лекции, прочитанные автором в Московском физико-техническом институте, Московском государственном техническом университете им. Баумана и Российском университете дружбы народов. Рассматриваются методы представления знаний, коротко (ввиду наличия соответствующей литературы на русском языке) - методы моделирования рассуждений, достаточно подробно изложены методы планирования и моделирования целенаправленного поведения, освещенные в русскоязычной литературе, по-видимому, впервые. Описаны методы автоматизации приобретения знаний, некоторые идеи машинного обучения и реляционно-ситуационный метод анализа текстов. На протяжении всей книги материал излагается с единых позиций. Всюду, где это возможно, привлекаются математические средства, именно в качестве средств, а не предмета изложения. .Книга может быть использована студентами, аспирантами и специалистами в области прикладной математики, информатики и информационных технологий.
683 Руб.
Осипов Г. Лекции по искусственному интеллекту
В основе книги лежат лекции, прочитанные автором в Московском физико-техническом институте, Московском государственном техническом университете им. Баумана и Российском университете дружбы народов. Рассматриваются методы представления знаний, коротко (ввиду наличия соответствующей литературы на русском языке) - методы моделирования рассуждений, достаточно подробно изложены методы планирования и моделирования целенаправленного поведения, освещенные в русскоязычной литературе, по-видимому, впервые. Описаны методы автоматизации приобретения знаний, некоторые идеи машинного обучения и реляционно-ситуационный метод анализа текстов. На протяжении всей книги материал излагается с единых позиций. Всюду, где это возможно, привлекаются математические средства, именно в качестве средств, а не предмета изложения. .Книга может быть использована студентами, аспирантами и специалистами в области прикладной математики, информатики и информационных технологий.
683 Руб.
Сакамото Маки Занимательная манга. Искусственный интеллект
Простой, последовательный, наглядный и необременительный путь изучения искусственного интеллекта! Маки Сакамото, преподавательница университетского курса по искусственному интеллекту (ИИ), приветствует нового студента: это высокофункциональный робот, который хочет разобраться, как он устроен. Вместе с ним читатель узнает, когда появился искусственный интеллект и как он обучается, что такое нейронные сети, как работает глубокое обучение и в каких областях на сегодняшний день применяется ИИ - от игр и медицины до автоматизированных разговорных систем, музыки и живописи. Для широкого круга читателей, интересующихся современными технологиями.
1779 Руб.
Ведяхин А. Сильный искусственный интеллект: На подступах к сверхразуму + Сбер
Эта книга — первый кросс-дисциплинарный гид по искусственному интеллекту на русском языке. Сильный искусственный интеллект — это следующая ступень в развитии ИИ, не обязательно наделенного самосознанием, но, в отличие от современных нейросетей, способного справляться с широким кругом задач в разных условиях. Авторы книги рассказывают о том, что должен уметь сильный ИИ, какие научные подходы помогут его создать и как изменится мир с его появлением.
890 Руб.
Ведяхин А. Сильный искусственный интеллект: На подступах к сверхразуму + Сбер
Эта книга — первый кросс-дисциплинарный гид по искусственному интеллекту на русском языке. Сильный искусственный интеллект — это следующая ступень в развитии ИИ, не обязательно наделенного самосознанием, но, в отличие от современных нейросетей, способного справляться с широким кругом задач в разных условиях. Авторы книги рассказывают о том, что должен уметь сильный ИИ, какие научные подходы помогут его создать и как изменится мир с его появлением.
890 Руб.
Сакамото М. Занимательная манга. Искусственный интеллект
Маки Сакамото, преподавательница университетского курса по искусственному интеллекту (ИИ), приветствует нового студента: это высокофункциональный робот, который хочет разобраться, как он устроен. Вместе с ним читатель узнает, когда появился искусственный интеллект и как он обучается, что такое нейронные сети, как работает глубокое обучение и в каких областях на сегодняшний день применяется ИИ - от игр и медицины до автоматизированных разговорных систем, музыки и живописи. Материал изложен просто и доступно - для чтения не тебуется специальной техгической подготовки. Манга будет интересна всем, кто интересуется искусственным интелектом и современными технологиями. Для широкого круга читателей, интересующихся современными технологиями.
962 Руб.
Сакамото М. Занимательная манга. Искусственный интеллект
Маки Сакамото, преподавательница университетского курса по искусственному интеллекту (ИИ), приветствует нового студента: это высокофункциональный робот, который хочет разобраться, как он устроен. Вместе с ним читатель узнает, когда появился искусственный интеллект и как он обучается, что такое нейронные сети, как работает глубокое обучение и в каких областях на сегодняшний день применяется ИИ - от игр и медицины до автоматизированных разговорных систем, музыки и живописи. Материал изложен просто и доступно - для чтения не тебуется специальной техгической подготовки. Манга будет интересна всем, кто интересуется искусственным интелектом и современными технологиями. Для широкого круга читателей, интересующихся современными технологиями.
962 Руб.
Редько В. (ред.) От моделей поведения к искусственному интеллекту
Монография состоит из двух частей: ретроспективной и современной. В современной части охарактеризовано направление исследований "Адаптивное поведение", основанное на анимат-подходе к искусственному интеллекту. Исследователи аниматов строят модели, реализованные в компьютерной программе или в виде робота, которые применимы к описанию поведения как животного, так и искусственного организма - анимата.
1049 Руб.
Редько В. (ред.) От моделей поведения к искусственному интеллекту
Монография состоит из двух частей: ретроспективной и современной. В современной части охарактеризовано направление исследований "Адаптивное поведение", основанное на анимат-подходе к искусственному интеллекту. Исследователи аниматов строят модели, реализованные в компьютерной программе или в виде робота, которые применимы к описанию поведения как животного, так и искусственного организма - анимата.
1049 Руб.
Паттерсон Дж., Гибсон А. Глубокое обучение с точки зрения практика
Все, что должен знать разработчик-практик, чтобы приступить к применению глубокого обучения для решения реальных задач! Интерес к машинному обучению зашкаливает, но завышенные ожидания нередко губят проекты еще на ранней стадии. Как машинное обучение - и особенно глубокие нейронные сети - может изменить вашу организацию? Эта книга не только содержит практически полезную информацию о предмете, но и поможет приступить к созданию эффективных сетей глубокого обучения. Авторы сначала раскрывают фундаментальные вопросы глубокого обучения - настройка, распараллеливание, векторизация, конвейеры операций - актуальные для любой библиотеки, а затем переходят к библиотеке Deeplearning4j (DL4J), предназначенной для разработки технологических процессов профессионального уровня. На реальных примерах читатель познакомится с методами и стратегиями обучения глубоких сетей с различной архитектурой и их распараллеливания в кластерах Hadoop и Spark. • Концепции машинного обучения вообще и глубокого обучения в частности • Эволюция глубоких сетей из нейронных • Основные архитектуры глубоких сетей, в т. ч. сверточные и рекуррентные нейронные сети • Как выбрать сеть, отвечающую поставленной задаче • Основы настройки нейронных сетей вообще и конкретных глубоких архитектур • Применение методов векторизации к данным различных типов
3039 Руб.
Паттерсон Дж., Гибсон А. Глубокое обучение с точки зрения практика
Все, что должен знать разработчик-практик, чтобы приступить к применению глубокого обучения для решения реальных задач! Интерес к машинному обучению зашкаливает, но завышенные ожидания нередко губят проекты еще на ранней стадии. Как машинное обучение - и особенно глубокие нейронные сети - может изменить вашу организацию? Эта книга не только содержит практически полезную информацию о предмете, но и поможет приступить к созданию эффективных сетей глубокого обучения. Авторы сначала раскрывают фундаментальные вопросы глубокого обучения - настройка, распараллеливание, векторизация, конвейеры операций - актуальные для любой библиотеки, а затем переходят к библиотеке Deeplearning4j (DL4J), предназначенной для разработки технологических процессов профессионального уровня. На реальных примерах читатель познакомится с методами и стратегиями обучения глубоких сетей с различной архитектурой и их распараллеливания в кластерах Hadoop и Spark. • Концепции машинного обучения вообще и глубокого обучения в частности • Эволюция глубоких сетей из нейронных • Основные архитектуры глубоких сетей, в т. ч. сверточные и рекуррентные нейронные сети • Как выбрать сеть, отвечающую поставленной задаче • Основы настройки нейронных сетей вообще и конкретных глубоких архитектур • Применение методов векторизации к данным различных типов
3039 Руб.
Колмогорова Светлана Сергеевна Обработка данных алгоритмами искусственного интеллекта в системе интернета вещей. Учебное пособие
В последнее время взрывной рост числа датчиков, интернета и генерации огромных объемов данных предоставил новые возможности хранения, выполнения и реализации приложений на основе IoT и алгоритмов искусственного интеллекта. В учебном пособии рассмотрены такие основные темы по искусственному интеллекту, как краткая история развития искусственного интеллекта, понятия машинного обучения, классы решаемых задач, ансамблевые методы, глубокое обучение, метрики качества и другие базовые направления. Во второй части учебного пособия представлены примеры программы в интерактивной оболочке Jupyter Notebook на языке Python, реализующие алгоритмы искусственного интеллекта. В учебном пособии представлен программный код базовых задач искусственного интеллекта, таких как классификация, регрессия, нормализация и масштабирование данных, распознавание, прогнозирование и другие. Пособие также может быть полезно аспирантам, преподавателям вуза и специалистам, применяющим методы искусственного интеллекта в своей профессиональной деятельности.
960 Руб.