Оглавление
Виталий Александрович Гульчеев. Станьте специалистом по ИИ: Все, что вам нужно знать о искусственном интеллекте
Глава 1. Введение в искусственный интеллект
Определение ИИ
История ИИ
Области применения ИИ
Перспективы ИИ
Языки программирования для ИИ
Python для ИИ
Пример кода классификации изображений на Python
Глава 3. Математика и статистика для ИИ
Линейная алгебра
Математический анализ
Статистика и теория вероятностей
Глава 4. Машинное обучение
Виды машинного обучения
Основные алгоритмы машинного обучения
Применение машинного обучения
Глава 5. Датасеты для машинного обучения
Типы датасетов
Состав датасетов
Источники датасетов
Предобработка данных
Оценка качества датасетов
Глава 6. Глубокое обучение
Принцип работы нейронных сетей
Обучение нейронных сетей
Применение глубокого обучения
Глава 7. Обработка естественного языка
Задачи NLP
Методы обработки естественного языка
Ключевые алгоритмы NLP
Применение NLP
Глава 8. Компьютерное зрение
Основные задачи компьютерного зрения:
Методы компьютерного зрения
Применение компьютерного зрения:
Глава 9. Этика искусственного интеллекта
Основные этические проблемы ИИ:
Принципы этичного ИИ:
Риски неэтичного использования ИИ:
Обеспечение этики ИИ:
Глава 10. Практический опыт в искусственном интеллекте
Этапы работы над проектом ИИ
Необходимые навыки
Глава 11. Будущее искусственного интеллекта
Потенциальные прорывы в ИИ
Перспективы применения ИИ
Вызовы на пути развития ИИ
Глава 12. Применение ИИ в медицине
Анализ медицинских изображений
Диагностика заболеваний
Разработка лекарств
Персонализированная медицина
Глава 13. ИИ в кибербезопасности
Защита от кибератак
Обнаружение вредоносного ПО
Предотвращение мошенничества
Глава 14. Философские аспекты ИИ
Перспективы сильного ИИ
Влияние на природу разума
Проблема сознания
Глава 15. Ресурсы для изучения искусственного интеллекта
Ученые, которые внесли значительный вклад в развитие искусственного интеллекта:
Отрывок из книги
Искусственный интеллект (ИИ) – это область информатики, которая занимается созданием интеллектуальных машин и компьютерных программ, способных выполнять задачи, обычно требующие человеческого интеллекта.
Обучение на основе поступающей информации и опыта. Системы ИИ могут изменять свое поведение и принимать более эффективные решения с течением времени, на основе анализа новых данных.
.....
Scikit-Learn – реализует множество алгоритмов машинного обучения, а также функции предобработки данных.
Если говорить о глубоком обучении, то основными инструментами в Python являются библиотеки TensorFlow, Keras и PyTorch. Они позволяют быстро создавать и обучать нейронные сети разных архитектур.
.....
