Veze, linkovi
Kompjuter biblioteka
Korpa
Algoritmi veštačke inteligencije, edicija Grokking

Preuzmite KOD   Preuzmite KÔD
Preuzmite poglavlje   Preuzmite poglavlje

Veštačka inteligencija Veštačka inteligencija

Algoritmi veštačke inteligencije, edicija Grokking

Autor: Rishal Hurbans
Broj strana: 392
ISBN broj: 9788673105611
Izdavač: Kompjuter biblioteka Kompjuter biblioteka
Godina izdanja: 2021.
Kataloški broj: 538.

                 
Twitter   Facebook   Linkedin   Pinterest   Email
                 
         
   
Naruči ili rezerviši sa 40 % popusta
 
         
         
Cena: 2200 rsd Vi plaćate: 1760 rsd

10% dodatnog popusta za 2 ili više knjiga, osim knjiga koje su u pretplati i kompleta knjiga.

• Isporuka za 24 časa (osim za knjige u pretplati)
• Plaćanje kuriru

 

O knjizi

Grokking Algoritmi veštačke inteligencije su napisani i ilustrovani kako bi se prosečnoj osobi u tehnološkoj industriji omogućilo razumevanje i implementacija algoritama veštačke inteligencije i njihova upotreba u rešavanju problema, putem upotrebe povezanih analogija, praktičnih primera i vizuelnih objašnjenja.

Ko bi trebalo da pročita ovu knjigu

Grokking Algoritmi veštačke inteligencije je namenjena programerima softvera i svima onima u industriji softvera koji žele da razotkriju koncepte i algoritme koji stoje iza veštačke inteligencije, kroz praktične primere i vizuelna objašnjenja, preko udubljivanja u teoriju i matematičke dokaze.

Knjiga je namenjena svima koji razumeju osnovne koncepte računarskog programiranja koji uključuju promenljive, tipove podataka, nizove, uslovne izraze, iteratore, klase i funkcije - dovoljno je iskustvo u bilo kom programskom jeziku; i svakom ko razume osnovne matematičke pojmove kao što su promenljive podataka, predstavljanje funkcija i crtanje podataka i funkcija na grafovima.

Kako je organizovana ova knjiga: Putokaz

Knjiga sadrži 10 poglavlja, od kojih se svako fokusira na drugačiji algoritam veštačke inteligencije ili algoritamski pristup. Od početka knjige, materijal pokriva osnovne algoritme i koncepte koji čine osnovu za učenje sofisticiranijih algoritama do kraja knjige.

• Poglavlje 1 - Intuicija veštačke inteligencije, uvodi intuiciju i osnovne koncepte koji obuhvataju podatke, tipove problema, kategorije algoritama i paradigme i slučajeve upotrebe za algoritme veštačke inteligencije.

• Poglavlje 2 - Osnove pretraživanja, pokriva suštinske koncepte struktura podataka i pristupe primitivnim algoritmima pretraživanja i njihovoj upotrebi.

• Poglavlje 3 - Inteligentno pretraživanje, ide korak dalje od primitivnih algoritama pretraživanja i uvodi algoritme pretraživanja za optimalno pronalaženje rešenja i pronalaženje rešenja u konkurentskom okruženju.

• Poglavlje 4 - Evolucioni algoritmi, se koncentriše na delovanje genetskih algoritama u kojima se rešenja problema iterativno generišu i poboljšavaju oponašajući evoluciju u prirodi.

• Poglavlje 5 - Napredni evolutivni pristupi je nastavak genetičkih algoritama, ali se dotiče naprednih koncepata koji obuhvataju kako se koraci u algoritmu mogu prilagoditi za optimalno rešavanje različitih tipova problema.

• Poglavlje 6 - Inteligencija roja: Mravi, udubljuje se u intuiciju inteligencije roja i razrađuje kako algoritam za optimizaciju kolonijom mrava koristi teoriju o tome kako mravi žive i rade na rešavanju teških problema.

• Poglavlje 7 - Inteligencija roja: Čestice nastavlja sa algoritmima roja dok se udubljuje u to koji su problemi sa optimizacijom i kako se rešavaju pomoću optimizacije rojem čestica - jer on traži dobra rešenja u velikim prostorima za pretraživanje.

• Poglavlje 8 - Mašinsko učenje, prolazi kroz tok procesa mašinskog učenja za pripremu podataka, obradu, modeliranje i testiranje - za rešavanje problema regresije pomoću linearne regresije i problema klasifikacije pomoću stabala odlučivanja.

• Poglavlje 9 - Veštačke neuronske mreže, otkrivaju intuiciju, logičke korake i matematičke proračune u treningu i korišćenje veštačke neuronske mreže za pronaženje obrazaca u podacima i predviđanjima; istovremeno ističući njeno mesto u tokovima rada mašinskog učenja.

• Poglavlje 10 - Učenje pojačano Q-učenjem pokriva intuiciju podrške učenju iz bihevioralne psihologije i deluje kroz Q-Learning algoritam za agente kako bi naučili dobre i loše odluke koje donose u okruženju.

Poglavlja treba čitati redom od početka do kraja. Koncepti i razumevanje se izgrađuju usput, tokom napredovanja kroz poglavlja. Korisno je referencirati se na Python kod, koji se nalazi u repozitoriju, nakon čitanja svakog pojedinog poglavlja da bi se eksperimentisalo i da bi se stekao praktičan uvid u to kako se može implementirati odgovarajući algoritam.

Trenutno su prava za objavljivanje knjige prodata za sledeće jezike:

  • korejski
  • ruski
  • kineski
  • poljski

 

Budite prvi koji će ostaviti komentar.

Ostavite komentar Ostavite komentar

 

Preporučujemo

Život 3.0

Život 3.0

ChatGPT od početnika do profesionalca

ChatGPT od početnika do profesionalca

Veze, linkovi
Linkedin Twitter Facebook
 
     
 
© Sva prava pridržana, Kompjuter biblioteka, Beograd, Obalskih radnika 4a, Telefon: +381 11 252 0 272