основы глубокого обучения создание алгоритмов для искусственного интеллекта следующего поколения нихиль будума
Нихиль Будума Основы глубокого обучения. Создание алгоритмов для искусственного интеллекта следующего поколения
1852 Руб.
Будума Нихиль Основы глубокого обучения. Создание алгоритмов для искусственного интеллекта следующего поколения
2608 Руб.
Нихиль Будума Основы глубокого обучения. Создание алгоритмов для искусственного интеллекта следующего поколения
1852 Руб.
Будума Нихиль Основы глубокого обучения. Создание алгоритмов для искусственного интеллекта следующего поколения
1852 Руб.
Основы глубокого обучения. Создание алгоритмов для искусственного интеллекта следующего поколения
399 Руб.
Джоши Пратик Искусственный интеллект с примерами на Python. Создание приложений искусственного интеллекта
2881 Руб.
Степашкина Анна Сергеевна Численные методы и машинное обучение в метрологии. Учебное пособие
1034 Руб.
Равичандиран Судхарсан Глубокое обучение с подкреплением на Python. OpenAI Gym и TensorFlow для профи
1901 Руб.
Пылов П.А., Майтак Р.В., Дягилева А.В. Изучение искусственного интеллекта на основе принципа интенсификации обучения
1569 Руб.
Пылов П.А., Майтак Р.В., Дягилева А.В. Изучение искусственного интеллекта на основе принципа интенсификации обучения
1569 Руб.
Описание:
Искусственный интеллект становится неотъемлемым атрибутом современного мира, управляемого технологиями и данными. Он интенсивно применяется в таких областях, как поисковые системы, распознавание образов, робототехника, беспилотные автомобили и т.п. В этой книге исследуются различные сценарии, взятые из реальной жизни. Прочитав ее, вы будете знать, какие алгоритмы искусственного интеллекта следует применять в том или ином контексте. Автор начинает с рассмотрения общих концепций искусственного интеллекта, после чего переходит к обсуждению более сложных тем, таких как предельно случайные леса, скрытые марковские модели, генетические алгоритмы, сверточные нейронные сети и др. Вы узнаете о том, как принимать обоснованные решения при выборе необходимых алгоритмов, а также о том, как реализовывать эти алгоритмы на языке Python для достижения наилучших результатов. Если вы хотите создавать многоцелевые приложения для обработки информации, содержащейся в изображениях, тексте, голосовых и других данных, то эта книга станет для вас надежным подспорьем. Основные темы книги: Различные методы классификации и регрессии данных Концепция кластеризации и ее применение для автоматического сегментирования данных Создание интеллектуальных рекомендательных систем Логическое программирование и способы его применения Построение автоматизированных систем распознавания речи Основы эвристического поиска и генетического программирования Разработка игр с использованием искусственного интеллекта Обучение с подкреплением Создание интеллектуальных приложений, связанных с обработкой изображений, текста и последовательных данных Алгоритмы глубокого обучения и создание приложений на их основе Пратик Джоши - специалист по проблемам искусственного интеллекта, автор пяти книг и постоянный докладчик на конференциях TEDx. Учредитель компании Pluto AI - венчурного стартапа из Силиконовой долины, занимающегося созданием аналитической платформы для интеллектуальной системы управления водоснабжением на основе методов глубокого обучения. Часто публикует статьи, посвященные искусственному интеллекту, программированию на языке Python и прикладной математике. Окончил Университет Южной Калифорнии, получив диплом специалиста в области искусственного интеллекта. Работал в таких компаниях, как Nvidia и Microsoft.