В новом долгожданном обновленном и пересмотренном издании книги «Искусственный интеллект: современный подход» (AIMA-4) область искусственного интеллекта (ИИ) исследуется и анализируется во всей ее обширности и глубине
В 4-м издании читатель познакомится с новейшими технологиями и концепциями, представленными в более унифицированном виде с новым или расширенным охватом таких тем, как машинное обучение, глубокое обучение, трансферное обучение, многоагентные системы, робототехника, обработка естественного языка, проблема причинности, вероятностное программирование, а также конфиденциальность, беспристрастность и безопасность ИИ
НОВОЕ в 4-ом издании книги «Искусственный интеллект: современный подход»
Читателю предлагается наиболее всеобъемлющее, уточненное и приведенное к настоящему моменту введение в теорию и практику искусственного интеллекта:
* Основные определения систем искусственного интеллекта были обобщены в целях исключения из них стандартного предположения о том, что цель точно установлена и известна интеллектуальному агенту. Вместо этого полагается, что агент может быть неуверен в истинных целях человека (или людей), от имени которых он действует
* На созданном и поддерживаемом авторами веб-сайте книги по адресу http://aima.cs.berkeley.edu/ имеются такие разделы, как комментарии и обсуждения читателей, упражнения и задания, интерактивный репозиторий программных кодов на различных языках, рекомендации и дополнительные материалы для преподавателей, а также многое другое
** Интерактивные упражнения для студентов теперь доработаны с целью поддержки непрерывного внесения обновлений и добавлений
** Обновленное интерактивное программное обеспечение теперь предоставляет студентам больше возможностей для завершения проектов и включает реализацию представленных в книге алгоритмов плюс дополнительные примеры программ и приложений на языках Python, Java и Javascript
** Новые учебные видеоуроки обеспечивают более глубокое участие студентов в воплощении в жизнь излагаемых ключевых концепций
Изложение новейших технологий и современных концепций ИИ в 4-ом издании ведется в более единообразной манере:
* Обновленные главы теперь включают более расширенный охват таких тем, как вероятностное программирование (глава 15), принятие решений в многоагентных системах (глава 18, при участии Майкла Вулдбриджа), глубокое обучение (глава 21, при участии Яна Гудфеллоу) и глубокое обучение при обработке естественных языков (глава 24 при участии Джейкоба Девлина и Мей-Винг Чанг)
* Расширенный охват темы машинного обучения
* Существенно обновленный материал по робототехнике, включая такие темы, как взаимодействие роботов с людьми и применение обучения с подкреплением в робототехнике
* Новые разделы по причинности, написанные при участии Джуди Перл
* Новые разделы по применению поиска по методу Монте-Карло в играх и робототехнике
* Новые разделы по передаче знаний при глубоком обучении в целом и в случае естественных языков
* Новые разделы по конфиденциальности, беспристрастности и безопасности в будущем использовании
* Расширенное рассмотрение новейших достижений в области применения искусственного интеллекта
* Обновление разделов по компьютерному зрению, пониманию естественных языков и распознанию речи с целью отражения того влияния, которое методы глубокого обучения оказали на эти области исследований
Оригинал книги: «Artificial Intelligence: A Modern Approach» (AIMA-4), Stuart Russel, Peter Norvig, 4th edition, 1136 pages, ISBN 9780134610993, April 11, 2020
ЗДЕСЬ - первые 18 страниц книги на англ.яз
(книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)(заказать-купить книгу «Распознавание образов и машинное обучение» в интернет-магазине diamail.com.ua)
Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
Благодаря серии недавних достижений глубокое обучение значительно усилило всю область машинного обучения. В наше время даже программисты, почти ничего не знающие об этой технологии, могут использовать простые и эффективные инструменты для реализации программ, которые способны обучаться на основе данных
За счет применения конкретных примеров, минимума теории и двух фреймворков Python производственного уровня – Scikit-Learn и TensorFlow 2 – обновленное издание этой ставшей бестселлером книги поможет вам получить интуитивное представление о концепциях и инструментах, предназначенных для построения интеллектуальных систем
Специалисты-практики освоят целый диапазон методик, которые они смогут быстро применить в своей работе. В части 1 задействуется Scikit-Learn для представления фундаментальных задач машинного обучения, таких как простая линейная регрессия
В части 2, которая была подвергнута значительным обновлениям, задействованы Keras и TensorFlow 2, чтобы провести читателя по более сложным методам машинного обучения, использующим глубокие нейронные сети
Учитывая наличие в каждой главе упражнений, призванных закрепить то, чему вы научились, для начала работы нужен лишь опыт программирования
Что нового во втором издании книги:
• Обновлен весь код для использования TensorFlow 2
• Представлен высокоуровневый API-интерфейс Keras
• Новые и расширенные материалы, включая API-интерфейс Data, режим энергичного выполнения (Eager Execution) и API-интерфейс Estimators из TensorFlow, развертывание в облаке Google Cloud ML, обработку временных рядов, вложения и многое другое
«Эта книга — замечательное введение в теорию и практику решения задач с помощью нейронных сетей. Она охватывает ключевые моменты, необходимые для построения эффективных приложений, а также обеспечивает достаточную основу для понимания результатов новых исследований по мере их появления. Я рекомендую эту книгу всем, кто заинтересован в освоении практического машинного обучения» — Пит Уорден, технический руководитель направления TensorFlow в Google
Оригинал книги: «Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems», Aurelien Geron, 2nd Edition, 856 pages, ISBN 9781492032649, October 2019
(книгу можно заказать-купить в КОМБУКе - самая низкая цена в России)(заказать-купить книгу «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и TensorFlow 2» в интернет-магазине ComBook.ru)
(книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)(заказать-купить книгу по «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и TensorFlow 2» в интернет-магазине diamail.com.ua)
Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
Будучи основательно обновленной с учетом самых последних технологий с открытым кодом, включая такие библиотеки, как scikit-learn, Keras и TensorFlow 2, книга «Python и машинное обучение» предлагает практические знания и приемы, которые необходимы для создания эффективных приложений машинного и глубокого обучения на языке Python
С книгой «Python и машинное обучение» Вы откроете для себя современные приемы машинного и глубокого обучения с помощью Python, используя scikit-learn, TensorFlow 2, Keras, порождающих состязательных сетейs (GAN's) и глубокое обучение с подкреплением (deep reinforcement learning)
Книга наполнена четкими пояснениями, визуальными представлениями и работающими примерами, детально раскрывая все важные методики машинного обучения. В то время как некоторые книги учат вас следовать инструкциям, Рашка и Мирджалили излагают принципы, лежащие в основе машинного обучения, что позволит вам самостоятельно строить модели и приложения
Обновленное с учетом библиотеки TensorFlow 2.0 третье издание предлагает читателям ознакомиться с ее новыми средствами Keras API, а также с последними добавлениями в scikit-learn
Третье издание книги «Python и машинное обучение» расширено для охвата самых современных методик обучения с подкреплением, основанных на глубоком обучении, и введения в порождающие состязательные нейронные сети (GAN's). Наконец, в книге также проводятся исследования подобласти обработки естественного языка (NLP), называемой смысловым анализом, что поможет вам использовать алгоритмы машинного обучения для классификации документов
Чему вы научитесь?
* Освоите фреймворки, модели и методики, которые позволяют машинам “учиться” на основе данных
* Узнаете, как использовать scikit-learn для машинного обучения и TensorFlow 2.0 для глубокого обучения
* Научитесь применять машинное обучение для классификации изображений, смыслового анализа, создания интеллектуальных веб-приложений и многого другого
* Выясните, как строить и обучать нейронные сети, порождающие состязательные сети и другие модели
* Овладеете рекомендуемыми приемами для оценки и настройки моделей
* Научитесь прогнозировать непрерывные целевые результаты, используя регрессионный анализ
* Углубитесь в текстовые данные и данные социальных сетей с применением смыслового анализа
Книга является всеобъемлющим руководством по машинному и глубокому обучению с использованием языка Python. Она служит как пошаговым учебным пособием, так и справочником, к которому Вы постоянно будете возвращаться по мере построения систем машинного и глубокого обучения
Оригинал книги «Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow», Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili, 792 pages, ISBN 9781789955750, December 12, 2019
Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
 |
| Компьютерные науки Базовый курс Гленн Брукшир Деннис Брилов 13-е издание |
Назначение книги «Компьютерные науки. Базовый курс» - предоставить читателю всестороннее представление о предмете компьютерных наук (Computer Science), охватывающее все его аспекты, от сугубо практических до полностью абстрактных
Такой подход к изучению базовых понятий открывает студентам любых, необязательно компьютерных дисциплин всю широту предмета и позволяет получить общее представление о тех возможностях, которые доступны им в современном технократическом обществе
Изложение материала вкниге «Компьютерные науки. Базовый курс» ведется от простого к сложному, от конкретных аспектов к абстрактным и каждая рассматриваемая тема непосредственно подводит к следующей. Тем не менее, отдельные главы и разделы книги достаточно независимы и вполне могут рассматриваться как самостоятельные единицы
Важные достоинства книги - наличие около 1000 заданий и упражнений (!), предназначенных для углубления и закрепления понимания основных излагаемых концепций, обсуждение этических и юридических аспектов рассматриваемых технологий, которые необходимо знать, чтобы использовать их безопасно и ответственно, а также подборки общественных и социальных вопросов, призывающих читателя задуматься о связях между излагаемым материалом и тем обществом, в котором они живут
(книгу можно заказать-купить в книжном магазине «Москва»)(заказать-купить книгу «Компьютерные науки. Базовый курс» (13-е издание) в интернет-магазине www.moscowbooks.ru)
(книгу можно заказать-купить в Московском Доме Книги на Арбате)(заказать-купить книгу «Компьютерные науки. Базовый курс» в интернет-магазине mdk-arbat.ru)
(книгу можно заказать-купить в Библио-Глобус)(заказать-купить книгу «Компьютерные науки. Базовый курс» в интернет-магазине biblio-globus.ru)
(книгу можно заказать-купить в КОМБУКе - самая низкая цена в России)(заказать-купить книгу «Компьютерные науки. Базовый курс» в интернет-магазине ComBook.ru)
(книгу можно заказать-купить в Ozon.ru)(заказать-купить книгу «Компьютерные науки. Базовый курс» (13-е издание) в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)
(книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)(заказать-купить книгу «Компьютерные науки. Базовый курс» в интернет-магазине diamail.com.ua)
Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
_________________________________________
СЛЕДИТЕ ЗА ИЗМЕНЕНИЯМИ В ЭТОМ СООБЩЕНИИ -
последнее обновление - 16 июля 2020 года
_________________________________________
 |
| Виктор Штонда, издатель Viktor Shtonda, publisher |
P.S. Только Ваша активная позиция в столь непростое время будет способствовать появлению новых и нужных Вам книг. А также, способствовать повышению качества книг, издаваемых издательской группой «ДИАЛЕКТИКА-ВИЛЬЯМС»
_____________________________________________
Ваши комментарии перед публикацией я просматриваю. Поэтому, я оставляю за собой право публиковать или нет комментарии с подписью Анонимный
Комментариев нет:
Отправить комментарий