Sztuczna inteligencja dla inżynierów. Istotne obszary i zastosowania

EbookPDF

Na treść książki składają się przede wszystkim zagadnienia związane z zastosowaniami sztucznej inteligencji. Wstępem są rozważania na temat tzw. odpowiedzialnej sztucznej inteligencji. Podstawowym tworzywem, na którym działa sztuczna inteligencja, są dane, informacja i wiedza. O inżynierii wiedzy, a w tym o metodach…

Pobierz darmowy fragment

38,99 Cena okładkowa: 44,00  −11%

W bibliotece do 30 minut od opłacenia Bez ograniczeń, znak wodny — jak to działa?

Kup w zestawie taniej

Zaznacz, które tytuły chcesz — rabat zestawu −15% nalicza się przy zakupie min. 2 pozycji.

Na treść książki składają się przede wszystkim zagadnienia związane z zastosowaniami sztucznej inteligencji. Wstępem są rozważania na temat tzw. odpowiedzialnej sztucznej inteligencji. Podstawowym tworzywem, na którym działa sztuczna inteligencja, są dane, informacja i wiedza. O inżynierii wiedzy, a w tym o metodach reprezentacji wiedzy, traktuje rozdział drugi niniejszej monografii. Jego kontynuacją jest rozdział trzeci, omawiający typowe problemy i sposoby radzenia sobie z nimi, przy wykorzystywaniu uczenia maszynowego do analizy danych ustrukturyzowanych, zwanych też danymi tabelarycznymi. W rozdziale czwartym czytelnik znajdzie wykład na temat przetwarzania języka naturalnego. Rozdział piąty jest poświęcony bioinformatyce, czyli analizie napisów reprezentujących biopolimery DNA, RNA i białka. Do takich analiz z powodzeniem stosuje się metody sztucznej inteligencji. Innym obszarem jest analiza obrazu i dźwięku. Obecnie główną rolę odgrywają tutaj sztuczne sieci neuronowe. Zagadnienia te omówiono w rozdziale szóstym, w którym zawarto informacje dotyczące percepcji maszyn, w tym widzenia maszynowego oraz metod analizy dźwięku. Swego rodzaju nawiązaniem do rozdziału wstępnego jest rozdział siódmy, poświęcony wyjaśnialnej sztucznej inteligencji, która to kwestia ma zasadnicze znaczenie dla upowszechnienia systemów sztucznej inteligencji. Książkę zamyka rozdział na temat inżynierii uczenia maszynowego, który traktuje o poprawnym procesie realizacji projektów korzystających z metod uczenia maszynowego, a także obszerna bibliografia.