INNE EBOOKI AUTORA
Koszyk
Archipelag sztucznej inteligencji
Autor:
Format:
ibuk
Książka zatytułowana "Archipelag sztucznej inteligencji"", napisana przez specjalistę (profesor AGH, członek PAN i PAU, wiceprezes Polskiego Stowarzyszenia Sztucznej Inteligencji i Polskiego Towarzystwa Sieci Neuronowych) Ryszarda Tadeusiewicza jest oryginalną próbą przybliżenia tytułowej problematyki specjalnemu czytelnikowi: młodzieży szkół średnich.
Stykamy się obecnie z wieloma informacjami na ten temat, przy czym są to oceny skrajne: albo że sztuczna inteligencja jest głównym motorem postępu nauki, techniki i gospodarki, więc trzeba ją rozwijać, albo że stanowi ona zagrożenie dla ludzkości, więc trzeba ją ograniczać. Oceny są zwykle ferowane przy minimalnej wiedzy na temat tego, czym w istocie jest sztuczna inteligencja, natomiast zawierają duży ładunek emocji.
Ta książka dostarcza dużą porcję rzetelnej wiedzy, która pozwoli Czytelnikowi samemu wyrobić sobie opinie na temat sztucznej inteligencji. Warto dodać, że wiedza ta jest podana w przystępnej i atrakcyjnej formie.
| Rok wydania | 2021 |
|---|---|
| Liczba stron | 126 |
| Kategoria | Sztuczna inteligencja |
| Wydawca | Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT Andrzej Lang |
| ISBN-13 | 978-83-7837-619-4 |
| Numer wydania | 1 |
| Informacja o sprzedawcy | ePWN sp. z o.o. |
POLECAMY
Ciekawe propozycje
Spis treści
| Wstęp. Dlaczego "archipelag"?" | |
| Kilka ogólnych uwag | |
| Z czego się wywodzą metody sztucznej inteligencji? | |
| Czy sztuczna inteligencja jest możliwa? | |
| Najpierw poznajmy ogólny podział | |
| Uczenie maszynowe | |
| Klucz do wielu metod sztucznej inteligencji - naśladowanie natury | |
| Wstępna klasyfikacja metod sztucznej inteligencji | |
| Rachunek symboliczny jako najstarsza wyspa archipelagu | |
| Charakterystyka metod symbolicznych | |
| Sztuczne sieci neuronowe | |
| Książka, do której warto sięgnąć | |
| Popularność sieci neuronowych | |
| Droga do stworzenia sztucznych sieci neuronowych | |
| Neuron - biologiczny mikroprocesor | |
| Kilka ciekawostek związanych z budową neuronu | |
| Sztuczny neuron | |
| Sposób realizacji sztucznych neuronów | |
| Jak połączyć neurony, żeby wyszła dobra sieć? | |
| Zalety uczenia sieci neuronowej | |
| Czym jest zbiór uczący? | |
| Przebieg procesu uczenia sieci | |
| Zapobieganie przeznaczeniu | |
| Wygładzanie wyników procesu uczenia | |
| Przykład przejścia od uczenia do eksploatacji sieci neuronowej | |
| Sieci Kohonena | |
| Sieci Hopfielda | |
| Sieci głębokiego uczenia | |
| Światło ludzkiej mądrości w archipelagu sztucznej inteligencji | |
| Jak nauczyć komputer, że nie należy zabijać pacjentów? | |
| Eksploatacja systemu ekspertowego - stawianie pytania | |
| Metoda automatycznego wnioskowania | |
| Forma odpowiedzi i sposób jej wykorzystania | |
| System ekspertowy odważniejszy od współpracowników | |
| Wyspa mgieł | |
| Co to jest zbiór rozmyty? | |
| Logika rozmyta | |
| Więcej o logice rozmytej - niestety z kilkoma wzorami matematycznymi | |
| Liczby przybliżone jako rozmyte podejście do arytmetyki | |
| Zbiory przybliżone | |
| Polak twórcą działu sztucznej inteligencji | |
| Podejmowanie decyzji w przypadku zbiorów przybliżonych | |
| Prosty przykład | |
| Rozpoznawanie obrazów (pattern recognition) | |
| Rozpoznawanie obrazów w zastosowaniach cywilnych | |
| Opis obrazu poprzez cechy | |
| Uczenie jako niezbędny element rozpoznawania | |
| Proste metody rozpoznawania | |
| Analiza skupień | |
| Metody grupowania jako klucz do analizy skupień | |
| Wybór poziomu cięcia i jego konsekwencje | |
| Liczebność skupień i ich użyteczność | |
| Algorytmy genetyczne | |
| Pojęcia chromosomu, osobnika i populacji | |
| Chromosom opisujący rybę - wprowadzenie do ładnego przykładu | |
| Działanie algorytmu genetycznego: wybór populacji początkowej | |
| Działanie algorytmu genetycznego: ocena osobników | |
| Działanie algorytmu genetycznego: kryterium stopu | |
| Działanie algorytmu genetycznego: dlaczego wybieramy seks? | |
| Działanie algorytmu genetycznego: wybór osobników rodzicielskich | |
| Działanie algorytmu genetycznego: zastosowanie mutacji | |
| Działanie algorytmu genetycznego: wymiana pokoleń | |
| Efekt działania algorytmu genetycznego | |
| Algorytmy mrówkowe - podejście wąskie dla owocne | |
| Uczące się drzewa decyzyjne | |
| Jak jest zbudowane drzewo decyzyjne? | |
| Tworzenie drzewa decyzyjnego w wyniku uczenia - baza do uczenia | |
| Tworzenie drzewa decyzyjnego w wyniku uczenia - przebieg uczenia | |
| Gotowe narzędzia do budowy uczących się drzew decyzyjnych | |
| Programy grając z ludźmi w gry strategiczne | |
| Najpierw "padły" warcaby | |
| Zmagania programów szachowych | |
| Klęska nieunikniona | |
| To komputer wygrał - a nie programista! | |
| Padł też ostatni bastion - gra Go | |
| Przetwarzanie języka naturalnego | |
| Znaczenie języka naturalnego | |
| Rozpoznawanie mowy i automatyczna zamiana wypowiedzi na tekst | |
| Co komputer może zrobić z tekstem? | |
| Słowniki frekwencyjne i ich zastosowania | |
| Programy prowadzące dialogi i tłumaczące z języka na język | |
| Rekomendacje do dalszego przeczytania | |
| Bibliografia | |
Wypożyczaj w abonamencie!
Już od 2,66 zł za ebooka
