Книга Искусственный интеллект с примерами на Python.
Книга содержит множество примеров, охватывающих очень широкий спектр разработок, ведущихся в этой области. Вы узнаете о том, как реализовать алгоритмы, обеспечивающие получение наилучших результатов в зависимости от специфики задачи, и увидите, как они применяются в реальных сценариях.
Если ваши приложения связаны с обработкой изображений, текста, оперативной биржевой информации или данных в любой другой форме и Вы хотели бы расширить их возможности за счет использования элементов искусственного интеллекта, то эта книга несомненно станет вашим настольным руководством.
Основные темы книги “Искусственный интеллект с примерами на Python” :
- реализация различных методов классификации и регрессии
- концепция кластеризации и ее использование для автоматического сегментирования данных
- создание интеллектуальных рекомендательных систем
- логическое программирование и способы его применения
- создание автоматизированных систем распознавания речи
- основы эвристического поиска и генетического программирования
- разработка игр с использованием искусственного интеллекта
- обучение с подкреплением
- создание интеллектуальных приложений на Python, ориентированных на обработку изображений, текста и последовательных данных
- алгоритмы глубокого обучения и создание приложений на их основе
Охват серьезных тем AI, с одной стороны, и простые коды с другой, делают книгу “Искусственный интеллект с примерами на Python” хорошим учебником для самообразования.
ОГЛАВЛЕНИЕ книги «Искусственный интеллект с примерами на Python»
- Введение
- Глава 1. Введение в искусственный интеллект
- Глава 2. Классификация и регрессия посредством обучения с учителем
- Глава 3. Предсказательная аналитика на основе ансамблевого обучения
- Глава 4. Распознавание образов с помощью обучения без учителя
- Глава 5. Создание рекомендательных систем
- Глава 6. Логическое программирование
- Глава 7. Методы эвристического поиска
- Глава 8. Генетические алгоритмы
- Глава 9. Создание игр с помощью искусственного интеллекта
- Глава 10. Обработка естественного языка
- Глава 11. Вероятностный подход к обработке последовательных данных
- Глава 12. Создание систем распознавания речи
- Глава 13. Обнаружение и отслеживание объектов
- Глава 14. Искусственные нейронные сети
- Глава 15. Обучение с подкреплением
- Глава 16. Глубокое обучение и сверхточные нейронные сети
«Одна из лучших книг по машинному обучению для начинающих» (ozon.ru)
Также мы рекомендуем к прочтению: Python для «чайников»