Описаны инструментальные средства для разработки приложений искусственного интеллекта. Даны основы языка программирования Python. Раскрыты основные понятия и определения искусственного интеллекта. Рассмотрены вопросы программной реализации элементов нейронной сети и построения многослойных нейронных сетей. Большое внимание уделено применению специализированных библиотек PyBrain, Scikit-learn, Keras, TensorFlow для формирования структуры нейронных сетей и их обучения и библиотек ImageAI и OpenCV для обработки изображений. Материал иллюстрирован простыми и понятными примерами, демонстрирующими использование предварительно обученных нейронных сетей для распознавания объектов на изображениях, создания собственных наборов данных, формирования структуры сети, ее обучения и практического применения.
Создание систем искусственного интеллекта отличается от разработки обычных информационных систем. При работе над ними используется другой технологический подход, нужны навыки формирования тренировочных наборов данных и машинного обучения. Для реализации систем искусственного интеллекта нужно иметь простой и удобный язык программирования с большим количеством готовых библиотек. Python - как раз один из таких языков, и неудивительно, что на нем ведется большое количество проектов, связанных с созданием нейронных сетей и машинным обучением.
Основы искусственного интеллекта в примерах на Python — Описаны инструментальные средства для разработки приложений искусственного интеллекта. Даны основы языка программирования Python. Раскрыты основные понятия и определения искусственного интеллекта. Рассмотрены вопросы программной реализации элементов нейронной сети и построения многослой ...
На основе положений математической логики событий исследуется возможность построения логических нейронных сетей, выполняющих операции вывода в составе систем искусственного интеллекта, имитирующих механизмы работы мозга. Такие операции лежат в основе систем распознавания, управления и принятия решений.
Основные понятия, касающиеся теории искусственного интеллекта (ИИ) и интеллектуальных систем (ИС). Типичными примерами интеллектуальных систем являются экспертные системы и искусственные нейронные сети. Общие вопросы построения экспертных систем, их архитектуре, режимам работы, этапам разработки. Взаимосвязь таких понятий, как ИИ, машинное обучение ...
Основы искусственного интеллекта — Учебное пособие знакомит читателей с историей искусственного интеллекта, моделями представления знаний, экспертными системами и нейронными сетями. Описаны основные направления и методы, применяемые при анализе, разработке и реализации интеллектуальных систем.
Книга представляет собой увлекательное, нетехническое введение в такие важные понятия искусственного интеллекта (ИИ), как машинное обучение, глубокое обучение, обработка естественного языка, робототехника и многое другое.
Данный материал НЕ НАРУШАЕТ авторские права никаких физических или юридических лиц. Если это не так - свяжитесь с администрацией сайта. Материал будет немедленно удален. Электронная версия этой публикации предоставляется только в ознакомительных целях. Для дальнейшего её использования Вам необходимо будет приобрести бумажный (электронный, аудио) вариант у правообладателей.
Название: 
Распечатать
