Mesterséges intelligencia Python szakácskönyvvel: Bevált receptek mesterséges intelligencia-algoritmusok és mélytanulási technikák alkalmazásához a TensorFlow 2.x és a PyTorch használatával.

Olvasói vélemények

Ben Auffarth „Mesterséges intelligencia Python szakácskönyvvel” című könyve átfogó útmutatóként szolgál a fejlett gépi tanulási technikák alkalmazásához különböző üzleti problémák esetén. Különösen alkalmas olyan személyek számára, akik alapvetően ismerik a mesterséges intelligencia fogalmait és a Python nyelven történő programozást. A könyv a gyakorlati megvalósításra helyezi a hangsúlyt egy sor releváns példán és projekten keresztül.

⬤ Több mint 20 gyakorlati példát és valós alkalmazások szempontjából releváns projektet tartalmaz.
⬤ Jól szervezett a haladó tanulók számára, mivel könnyen elérhetők az egyes témakörök.
⬤ Értékes kódolási tippeket és betekintést nyújt a Jupyter Notebook és más eszközök hatékony használatához.
⬤ A mesterséges intelligencia témakörök széles skáláját öleli fel, így a kezdők és a tapasztalt szakemberek számára egyaránt alkalmas.
⬤ Gyakorlati „csináld, majd magyarázd el” tanulási megközelítést kínál lépésről lépésre történő útmutatással.

⬤ Nem alkalmas teljesen kezdők számára, mivel feltételezi a mesterséges intelligencia fogalmainak előzetes ismeretét.
⬤ A témák széles skálája miatt kihívást jelent a teljes terjedelemben való olvasás, ezért célszerűbb egyes fejezetekre összpontosítani.
⬤ Néhány kritikus úgy érezte, hogy a könyvből hiányzik az olvasói elkötelezettség.
⬤ A tömörített formátum miatt az egyes témákból csak ízelítőt nyújt, nem pedig mélyreható ismereteket.

(7 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Artificial Intelligence with Python Cookbook: Proven recipes for applying AI algorithms and deep learning techniques using TensorFlow 2.x and PyTorch

Könyv tartalma:

Gyakorlati receptek segítségével megtanulhatja, hogyan oldhat meg összetett gépi tanulási és mélytanulási problémákat Python segítségével

Főbb jellemzők

⬤ Próbálja ki a mesterséges intelligenciát pillanatok alatt a gyakorlati problémamegoldó receptek segítségével.

⬤ Tapasztalja meg a népszerű Python könyvtárakat és eszközöket, hogy képekkel, szövegekkel, hangokkal és képekkel kapcsolatos mesterséges intelligencia megoldásokat építsen.

⬤ Elérje az NLP-t, a megerősítő tanulást, a mély tanulást, a GAN-okat, a Monte-Carlo fakeresést és még sok mást.

Könyv leírása

A mesterséges intelligencia (AI) szerves szerepet játszik a problémamegoldás automatizálásában. Ez magában foglalja az adatok előrejelzését és osztályozását, valamint az ágensek betanítását a feladatok sikeres végrehajtására. Ez a könyv megtanítja, hogyan oldjunk meg összetett problémákat független és lényegre törő receptek segítségével, az alapoktól a kutatásból éppen csak kikerülő, fejlett módszerekig.

A Mesterséges intelligencia Python szakácskönyv a Python-környezet beállításának bemutatásával kezdődik, és végigvezet az adatfeltárás alapjain. Továbbhaladva képes leszel heurisztikus keresési technikák és genetikai algoritmusok végrehajtására. Emellett valószínűségi modelleket, korlátozó optimalizálást és megerősítő tanulást is alkalmazhatsz. Ahogy haladsz előre a könyvben, mélytanulási modelleket építesz szövegre, képekre, videóra és hangra, majd elmélyülsz az algoritmikus elfogultságban, a stílusátvitelben, a zenei generálásban és a mesterséges intelligencia alkalmazási eseteiben az egészségügyben és a biztosítási ágazatban. A könyv során számos problémamegoldó eszközzel ismerkedhet meg, és elsajátíthatja az összetett problémák hatékony megközelítéséhez szükséges ismereteket.

A mesterséges intelligenciáról szóló könyv végére rendelkezni fog azokkal a készségekkel, amelyekre szüksége van ahhoz, hogy AI- és gépi tanulási algoritmusokat írjon, teszteljen és termelésre telepítsen.

Amit tanulni fog

⬤ Adatok előfeldolgozási lépéseinek végrehajtása és a modell hiperparamétereinek optimalizálása.

⬤ Mélyüljön el a reprezentációs tanulásban az adverzális autoencoderekkel.

⬤ Az aktív tanulás, az ajánlók, a tudás beágyazása és a SAT megoldók használata.

⬤ Kezdje meg a valószínűségi modellezést a TensorFlow valószínűséggel.

⬤ Tárgyfelismerés, szöveg-beszéd átalakítás, valamint szöveg- és zenei generálás.

⬤ Harmalgoritmusok, többágenses rendszerek és gráfhálózatok alkalmazása.

⬤ A koncepció bizonyításától a termelésig a modellek mikroszolgáltatásként történő telepítésével.

⬤ Tudja meg, hogyan használja a modern mesterséges intelligenciát a gyakorlatban.

Kinek szól ez a könyv

.

Ez az AI gépi tanulással foglalkozó könyv Python-fejlesztőknek, adattudósoknak, gépi tanulással foglalkozó mérnököknek és mélytanulással foglalkozó szakembereknek szól, akik könnyen követhető receptekkel szeretnék megtanulni, hogyan lehet mesterséges intelligencia megoldásokat építeni. Akkor is hasznos lesz ez a könyv, ha korszerű megoldásokat keres különböző gépi tanulási feladatok elvégzésére különböző felhasználási esetekben. A Python programozási nyelv és a gépi tanulás koncepcióinak alapszintű ismerete segít abban, hogy hatékonyan tudjon dolgozni a könyvben található kódokkal.