На нашем ресурсе вы можете полностью погрузиться в мир книги «Искусственный интеллект и Большие Данные. Без хайпа и наукообразия» — читайте её онлайн бесплатно в полной, несокращённой версии. Если предпочитаете слушать — воспользуйтесь аудиоформатом; хотите сохранить — скачайте через торрент в fb2. Жанр произведения — Бизнес-книги, О бизнесе популярно, Просто о бизнесе. Также на странице доступно подробное описание, авторская аннотация, краткое содержание и живые отзывы читателей. Мы постоянно пополняем библиотеку и улучшаем сервис, чтобы создавать лучшее пространство для всех ценителей качественной литературы.
Искусственный интеллект и Большие Данные. Без хайпа и наукообразия

Автор
Дата выхода
07 августа 2019
🔍 Загляните за кулисы "Искусственный интеллект и Большие Данные. Без хайпа и наукообразия" — аннотация, авторский взгляд и ключевые моменты
Перед погружением в полный текст предлагаем познакомиться с произведением поближе. Здесь собраны авторские заметки, аннотация и краткое содержание "Искусственный интеллект и Большие Данные. Без хайпа и наукообразия" — всё, что поможет понять глубину замысла и подготовиться к чтению. Материалы представлены в оригинальной авторской редакции (Евгений Шуремов) и сохраняют аутентичность произведения. Если чего-то не хватает — сообщите нам в комментариях, и мы дополним описание. Читайте мнения других участников сообщества: их отзывы часто раскрывают скрытые смыслы и добавляют новые грани понимания. А после прочтения обязательно вернитесь сюда — ваш отзыв станет ценным вкладом в общее обсуждение книги.
Описание книги
Книга содержит краткое изложение базовой проблематики, связанной с системами искусственного интеллекта, интеллектуальными информационными системами, технологиями Big Data и Data Mining. Изложение ориентировано на минимально подготовленных читателей, желающих получить общее представление по данным темам. Особое внимание уделено фундаментальным ограничениям возможностей реального применения этих чрезмерно «распиаренных» технологий.
📚 Читайте "Искусственный интеллект и Большие Данные. Без хайпа и наукообразия" онлайн — полный текст книги доступен бесплатно
Перед вами — полная электронная версия книги "Искусственный интеллект и Большие Данные. Без хайпа и наукообразия", адаптированная для комфортного онлайн-чтения. Мы разбили произведение на страницы для удобной навигации, а умная система запоминает, на какой странице вы остановились — можно закрыть браузер и вернуться к чтению позже, не тратя время на поиски. Персонализируйте процесс: меняйте шрифты, размер текста и фон под свои предпочтения. Погружайтесь в мир литературы где угодно и когда угодно — любимые книги теперь всегда под рукой.
Текст книги
В 1968—69 гг. психолог Росс Квиллиан ввёл понятие семантических сетей для моделирования структуры долговременной памяти человека. В дальнейшем семантические сети стали одним из наиболее популярных способов представления знаний, особенно в системах машинного перевода.
В 1969 году Марвин Минский опубликовал формальное доказательство ограниченности перцептрона и показал его неспособность решать задачи с инвариантностью представлений. Результатом этого стало резкое снижение интереса исследователей проблем ИИ к нейронным сетям.
В начале 1970-х и далее активно разрабатывается теория эволюционных алгоритмов, предназначенных для математического описания процессов естественного отбора в популяциях путём моделирования процессов мутации в живых организмах (Инго Рехенберг: «Эволюционные стратегии – оптимизация технических систем по принципам биологической информации», 1973; Джон Холланд: «Адаптация в естественных и искусственных системах», 1975).
В 1972 году группой сотрудников Марсельского университета во главе с Аленом Колмероэ был разработан PROLOG – язык логического программирования, основанный на исчислении предикатов, используемый для описания данных и логики их обработки.
В 1972 году Теуво Кохонен и Джеймс Андерсон независимо друг от друга предлагают новый тип нейронных сетей.
В 1973 Лофти Заде предложил теорию мягких вычислений, а также теорию вербальных вычислений и представлений.
В начале-середине 1970-х гг. в Стенфордском университете разработана медицинская экспертная система MYCIN, предназначенная для диагностирования бактерий, вызывающих бактериемию и менингит, а также предлагавшая рекомендации о необходимом составе и количестве антибиотиков для их лечения в зависимости от веса больного.
В 1974 году Пол Вербос и Александр Галушкин независимо разрабатывают алгоритм обратного распространения ошибки для обучения многослойных перцептронов.











