На нашем ресурсе вы можете полностью погрузиться в мир книги «Искусственный интеллект и Машинное обучение. Основы программирования на Python» — читайте её онлайн бесплатно в полной, несокращённой версии. Если предпочитаете слушать — воспользуйтесь аудиоформатом; хотите сохранить — скачайте через торрент в fb2. Жанр произведения — Знания и навыки, Компьютерная литература, Программирование. 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 Машинное обучение. Основы программирования на Python
0 баллов
0 мнений
0 чтений
Автор
Дата выхода
18 сентября 2020
🔍 Загляните за кулисы "Искусственный интеллект и Машинное обучение. Основы программирования на Python" — 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 Машинное обучение. Основы программирования на Python" — всё, что поможет понять глубину замысла и подготовиться к чтению. Материалы представлены в оригинальной авторской редакции (Тимур Казанцев) 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
В этой книге мы расскажем вам об основных понятиях Искусственного интеллекта и Машинного обучения. Вы познакомитесь с основными алгоритмами и моделями, использующимися для решения абсолютно разных задач. Мы научимся предсказывать цены на квартиры, ВВП стран, распределим цветы на разные классы и даже построим собственную нейронную сеть, которая сможет предсказывать, что изображено на рисунке.
Для желающих овладеть языком программирования Python, на котором решается большинство задач по машинному обучению, мы пройдем основы программирования на этом языке и научимся использовать его для построения моделей машинного и глубокого обучения.
📚 Читайте "Искусственный интеллект и Машинное обучение. Основы программирования на Python" онлайн — полный текст книги доступен бесплатно
Перед вами — полная электронная версия книги "Искусственный интеллект и Машинное обучение. Основы программирования на Python", 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
Логический теоретик хорошо справлялся с ограниченным кругом задач, например, задачи по геометрии, и даже смог доказать теорему о равностороннем треугольнике элегантнее, чем Бертран Рассел.
В следующем 1957 году Фрэнк Розенблатт придумал Перцептрон, который представлял собой обучаемую систему, действовавшую не только в соответствии с заданными алгоритмами и формулами, но и на основании прошлого опыта. Здесь важно отметить, что в перцептроне были впервые использованы нейронные сети. Уже тогда ученые понимали, что некоторые (нечеткие) задачи решаются человеком очень быстро, в то время как у компьютера они отнимают много времени.
Тут будет реклама 1
Поэтому подумали, что возможно необходимо воспроизвести структуру работы мозга человека, чтобы научить компьютер работать так же быстро. Поэтому простейшие элементы перцептрона назывались нейронами, потому что вели себя похожим образом, как и нейроны мозга человека. Компьютерная модель перцептрона была реализована в 1960 году в виде первого нейрокомпьютера, который был назван Марк-1.Тут будет реклама 2
А в 1959 году Массачусетский Технологический Институт основывает лабораторию Искусственного интеллекта.
Идем дальше в следующее десятилетие. Уже в 1961 году первый робот внедряется на производстве автомобилей компании General Motors.
В 1965 году был изобретен первый чат-бот Eliza. Eliza должна была имитировать психотерапевта, который расспрашивал у пациента о его состоянии и предлагал возможные решения или просто мог посочувствовать собеседнику.
Тут будет реклама 3
Оказалось, что в разговоре с Элайзой люди испытывали примерно такие же эмоции и чувства, как и при общении с настоящим человеком.
В 1974 году было изобретено первое беспилотное транспортное средство в лаборатории Стэнфордского университета, оно станет прототипом для следующих лунных модулей.
В 1978 году Дуглас Леннон – создал самообучающуюся систему Эвриско. Эта система не только уточняла уже известные закономерности, но и предлагало новые. Через несколько лет Эвриско научилась решать такие задачи как: моделирование биологической эволюции, очистка поверхности от химикатов, размещение элементов на интегральных схемах.
Тут будет реклама 4
В 1989 году Карнеги Мэллон создает беспилотный автомобиль с использованием нейронных сетей.
В 1988 году компьютер Deep Thought играет против чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова, но проигрывает ему, через 8 лет у них проходит очередная игра, и опять Каспаров оказывается сильнее компьютера.
Мнения
О книге «Искусственный интеллект и Машинное обучение. Основы программирования на Python» ещё никто не оставил отзыв — у вас есть шанс стать первым, чьё мнение задаст тон всему обсуждению! Поделитесь впечатлениями, эмоциями, замечаниями или рекомендациями. Ваш отзыв не только добавит живого голоса к произведению, но и поможет будущим читателям понять, стоит ли им открыть эту книгу. Не держите мысли при себе — ваше слово имеет значение!
Другие книги автора
Если «Искусственный интеллект и Машинное обучение. Основы программирования на Python» пришлась вам по душе, самое время открыть для себя другие работы Тимур Казанцев! В этой подборке — только произведения того же автора, чтобы вы могли глубже погрузиться в его творческий мир и насладиться схожим стилем, темами и атмосферой. Возможно, следующая книга станет для вас ещё более ярким открытием.
