Искусственный интеллект и экспертные системы

ROS 2. Программирование интеллектуальных роботов

Ху Чуньсюй, Ли Цяолун

Книга посвящена основным принципам работы с операционной системой для роботов ROS 2 и практике разработки роботов. В ней приводятся подробные объяснения ключевых концепций, компонентов и инструментов ROS 2 и...

Streamlit для Data Science

Тайлер Ричардс Артем Груздев

Если вы работаете с данными на Python и хотите создавать высококачественные интерактивные приложения для работы с данными, демонстрирующие модели машинного обучения и генерирующие красивые интерактивные визуализации,...

System Design. Машинное обучение. Подготовка к сложному интервью

Али Аминиан, Алекс Сюй

Собеседования по проектированию систем машинного обучения — самые сложные. Если нужно подготовиться к такому, книга создана специально для вас.Также она поможет всем, кто интересуется проектированием систем МО, будь...

The Little Learner: чудесное машинное обучение

Дэниел П. Фридман, Анураг Мендхекар

В этой книге из знаменитой серии The Little Book охвачены все концепции, необходимые для интуитивного понимания работы глубоких нейронных сетей, включая тензоры, расширенные операторы, алгоритмы градиентного спуска,...

Trino. Анализ больших данных

Фуллер М.,Мозер М.,Траверсо М.

«Книга охватывает все основные аспекты Trino – от конкретных вариантов использования до способов применения этого механизма в крупном масштабе». Ашиш Кумар Сингх, технический руководитель проектов в компании Pinterest...

Агенты искусственного интеллекта. Руководство по разработке и применению

Юньчжун Цзяншу

В этой книге несколько ведущих экспертов объединили свой ценный опыт в области формулировки промптов и создания интеллектуальных агентов, обладающих доступом к базам знаний, способных планировать свои действия и...

Алгоритмы интеллектуального Интернета (файл PDF)

Дмитрий Бабенко Хараламбос Марманис

Важный аспект современных коммерчески успешных приложений - применение методик, позволяющих осуществлять обработку информации и добавлять средства интеллектуальной поддержки. Многочисленные примеры успешных проектов,...

Алгоритмы машинного обучения

Вадим Смоляков

Узнайте тонкости работы алгоритмов ML, чтобы эффективно решать задачи и повышать производительность используемых моделей. Познакомьтесь с фундаментальными математическими основами важнейших алгоритмов машинного...

Алгоритмы интеллектуального Интернета

Хараламбос Марманис Дмитрий Бабенко

Важный аспект современных коммерчески успешных приложений - применение методик, позволяющих осуществлять обработку информации и добавлять средства интеллектуальной поддержки. Многочисленные примеры успешных проектов,...

Алгоритмы и структуры для массивных наборов данных

Меджедович Д., Тахирович Э.

Стандартные алгоритмы и структуры при применении к крупным распределенным наборам данных могут становиться медленными — или вообще не работать. Правильный подбор алгоритмов, предназначенных для работы с большими...

Архипелаг искусственного интеллекта

Рышард Тадеусевич

В доступной и увлекательной форме представлены ключевые понятия современного аппарата искусственного интеллекта. Каждое понятие сопровождается графической иллюстрацией, наглядно и информативно дополняющей текстовое...

Архитектуры глубокого обучения. Математический подход

Овидиу Калин

Книга описывает, как работают нейронные сети, с математической точки зрения и предлагает оценивать успех нейронных сетей не методом проб и ошибок, а путем четкого математического анализа. Современные идеи глубокого...

Базовая математика для искусственного интеллекта

Хала Нельсон

Книга дает прочные знания математики, лежащей в основе работы современных систем ИИ. Приведены необходимые и достаточные сведения для успешной работы в области ИИ, без углубления в сложные академические теории, с...

Байесовская оптимизация с примерами из библиотек Python

Куан Нгуен

Книга рассказывает об оптимизации моделей машинного обучения на основе байесовского метода и теории вероятностей. Примеры составлены на языке Python с использованием библиотек PyTorch, GPyTorch и BoTorch. Описаны...

Байесовские модели восприятия и действия

Вэй Цзи Ма К. Кёрдинг Д. Голдрайх

Многие формы восприятия и действий можно математически смоделировать с помощью вероятностного (байесовского) вывода – метода, используемого для получения выводов на основе неопределенных данных. Согласно этим моделям,...

Биологический и искусственный разум. Сознание, мышление и эмоции. Часть первая

Г. Н. Рапопорт А.Г. Герц

Содержание настоящей книги находится на стыке нескольких наук: нейробиологии, искусственного интеллекта, вычислительной техники, программирования и когнитивной психологии. Такой подход отражает признание того факта,...

Большие данные. Современные фреймворки и разработка приложений

Д. Талия и др.

В книге рассматриваются модели, системы и фреймворки программирования, специально созданные для обработки и анализа больших наборов данных. Дается подробное описание свойств и механизмов ключевых парадигм...

Введение в автоматизированное машинное обучение (AutoML)

Ф. Хуттер Л. Коттхофф Х. Ваншорен

Ошеломляющий успех коммерческих приложений машинного обучения (machine learning – ML) и быстрый рост этой отрасли создали высокий спрос на готовые методы ML, которые можно легко использовать без специальных знаний....

Введение в статистическое обучение с примерами на PYTHON

Джеймс Г., Уиттон Д.

Книга доступным для восприятия языком описывает все разнообразие форм статистического обучения – полезного инструментария для извлечения выводов из огромных наборов данных, появившихся в последние 20 лет в самых...

Вероятностное машинное обучение. Дополнительные темы: основания, вывод

Кевин П. Мэрфи

Книга является первым томом к книге "Вероятностное машинное обучение. Дополнительные темы: предсказание, порождение, обнаружение, действие".   Дополняя ранее изданную книгу  Вероятностное машинное обучение....

Вероятностное машинное обучение. Дополнительные темы: предсказание, порождение, обнаружение, действие

Кевин П. Мэрфи

Этот классический труд знакомит читателя с деталями самых актуальных теорий и методов машинного обучения, включая глубокие порождающие модели, графовые модели, байесовский вывод, обучение с подкреплением и...

Вероятностное машинное обучение. Введение

Кевин П. Мэрфи

Данный классический труд содержит обстоятельное современное введение в машинное обучение (включая глубокое обучение), рассматриваемое сквозь объединяющую призму вероятностного моделирования и байесовской теории...

Вероятностное программирование на практике

Ави Пфеффер

Вероятностное программирование - это новый способ создания вероятностных моделей, позволяющих предсказывать или выводить новые факты, которых нет в результатах наблюдений. Это позволяет, к примеру, прогнозировать...

Визуализация данных. Полный и исчерпывающий курс для начинающих

Тамара Манцнер

Визуализация данных — один из самых эффективных инструментов анализа информации. Она позволяет не только быстрее обрабатывать данные, но и выявлять тенденции, которые могли остаться незамеченными в нескончаемом потоке...

Вы сказали «искусственный интеллект»? Феномен двуликого Януса новейшей технологии

Прасол А.А.

Сегодня нет, пожалуй, технологии, которая привлекала бы к себе более пристальное внимание, чем искусственный интеллект. Машинный разум способен производить вычисления с недостижимой скоростью и оперировать большими...