Глубокое обучение стало мощным двигателем для работы с искусственным интеллектом. Яркие иллюстрации и простые примеры кода избавят вас от необходимости вникать в сложные аспекты конструирования моделей глубокого обучения, делая сложные задачи доступными и увлекательными.Джон Крон, Грант Бейлевельд и замечательный иллюстратор Аглаэ Бассенс используют яркие примеры и аналогии, которые позволяют объяснить, что такое глубокое обучение, почему оно пользуется такой популярностью и как эта концепция связана с другими подходами к машинному обучению. Книга идеально подойдет разработчикам, специалистам по обработке данных, исследователям, аналитикам и начинающим программистам, которые хотят применять глубокое обучение в своей работе. Теоретические выкладки прекрасно дополняются прикладным кодом на Python в блокнотах Jupyter. Вы узнаете приемы создания эффективных моделей в TensorFlow и Keras, а также познакомитесь с PyTorch.Базовые знания о глубоком обучении позволят создавать реальные приложения — от компьютерного зрения и обработки естественного языка до генерации изображений и игровых алгоритмов.

Глубокое обучение стало мощным двигателем для работы с искусственным интеллектом. Яркие иллюстрации и простые примеры кода избавят вас от необходимости вникать в сложные аспекты конструирования моделей глубокого обучения, делая сложные задачи доступными и увлекательными. Джон Крон, Грант Бейлевельд и замечательный иллюстратор Аглаэ Бассенс используют яркие примеры и аналогии, которые позволяют объяснить, что такое глубокое обучение, почему оно пользуется такой популярностью и как эта концепция связана с другими подходами к машинному обучению. Книга идеально подойдет разработчикам, специалистам по обработке данных, исследователям, аналитикам и начинающим программистам, которые хотят применять глубокое обучение в своей работе. Теоретические выкладки прекрасно дополняются прикладным кодом на Python в блокнотах Jupyter. Вы узнаете приемы создания эффективных моделей в TensorFlow и Keras, а также познакомитесь с PyTorch. Базовые знания о глубоком обучении позволят создавать реальные приложения — от компьютерного зрения и обработки естественного языка до генерации изображений и игровых алгоритмов.

Глубокое обучение стало мощным двигателем для работы с искусственным интеллектом. Яркие иллюстрации и простые примеры кода избавят вас от необходимости вникать в сложные аспекты конструирования моделей глубокого обучения, делая сложные задачи доступными и увлекательными. Джон Крон, Грант Бейлевельд и замечательный иллюстратор Аглаэ Бассенс используют яркие примеры и аналогии, которые позволяют объяснить, что такое глубокое обучение, почему оно пользуется такой популярностью и как эта концепция связана с другими подходами к машинному обучению. Книга идеально подойдет разработчикам, специалистам по обработке данных, исследователям, аналитикам и начинающим программистам, которые хотят применять глубокое обучение в своей работе. Теоретические выкладки прекрасно дополняются прикладным кодом на Python в блокнотах Jupyter. Вы узнаете приемы создания эффективных моделей в TensorFlow и Keras, а также познакомитесь с PyTorch.Базовые знания о глубоком обучении позволят создавать реальные приложения — от компьютерного зрения и обработки естественного языка до генерации изображений и игровых алгоритмов.

Глубокое обучение стало мощным двигателем для работы с искусственным интеллектом. Яркие иллюстрации и простые примеры кода избавят вас от необходимости вникать в сложные аспекты конструирования моделей глубокого обучения, делая сложные задачи доступными и увлекательными. Джон Крон, Грант Бейлевельд и замечательный иллюстратор Аглаэ Бассенс используют яркие примеры и аналогии, которые позволяют объяснить, что такое глубокое обучение, почему оно пользуется такой популярностью и как эта концепция связана с другими подходами к машинному обучению. Книга идеально подойдет разработчикам, специалистам по обработке данных, исследователям, аналитикам и начинающим программистам, которые хотят применять глубокое обучение в своей работе. Теоретические выкладки прекрасно дополняются прикладным кодом на Python в блокнотах Jupyter. Вы узнаете приемы создания эффективных моделей в TensorFlow и Keras, а также познакомитесь с PyTorch.Базовые знания о глубоком обучении позволят создавать реальные приложения — от компьютерного зрения и обработки естественного языка до генерации изображений и игровых алгоритмов.

В основе книги лежат лекции, прочитанные автором в Московском физико-техническом институте, Московском государственном техническом университете им. Баумана и Российском университете дружбы народов. Рассматриваются методы представления знаний, коротко (ввиду наличия соответствующей литературы на русском языке) - методы моделирования рассуждений, достаточно подробно изложены методы планирования и моделирования целенаправленного поведения, освещенные в русскоязычной литературе, по-видимому, впервые. Описаны методы автоматизации приобретения знаний, некоторые идеи машинного обучения и реляционно-ситуационный метод анализа текстов. На протяжении всей книги материал излагается с единых позиций. Всюду, где это возможно, привлекаются математические средства, именно в качестве средств, а не предмета изложения. .Книга может быть использована студентами, аспирантами и специалистами в области прикладной математики, информатики и информационных технологий.

В основе книги лежат лекции, прочитанные автором в Московском физико-техническом институте, Московском государственном техническом университете им. Баумана и Российском университете дружбы народов. Рассматриваются методы представления знаний, коротко (ввиду наличия соответствующей литературы на русском языке) - методы моделирования рассуждений, достаточно подробно изложены методы планирования и моделирования целенаправленного поведения, освещенные в русскоязычной литературе, по-видимому, впервые. Описаны методы автоматизации приобретения знаний, некоторые идеи машинного обучения и реляционно-ситуационный метод анализа текстов. На протяжении всей книги материал излагается с единых позиций. Всюду, где это возможно, привлекаются математические средства, именно в качестве средств, а не предмета изложения. .Книга может быть использована студентами, аспирантами и специалистами в области прикладной математики, информатики и информационных технологий.

Простой, последовательный, наглядный и необременительный путь изучения искусственного интеллекта! Маки Сакамото, преподавательница университетского курса по искусственному интеллекту (ИИ), приветствует нового студента: это высокофункциональный робот, который хочет разобраться, как он устроен. Вместе с ним читатель узнает, когда появился искусственный интеллект и как он обучается, что такое нейронные сети, как работает глубокое обучение и в каких областях на сегодняшний день применяется ИИ - от игр и медицины до автоматизированных разговорных систем, музыки и живописи. Для широкого круга читателей, интересующихся современными технологиями.

Маки Сакамото, преподавательница университетского курса по искусственному интеллекту (ИИ), приветствует нового студента: это высокофункциональный робот, который хочет разобраться, как он устроен. Вместе с ним читатель узнает, когда появился искусственный интеллект и как он обучается, что такое нейронные сети, как работает глубокое обучение и в каких областях на сегодняшний день применяется ИИ - от игр и медицины до автоматизированных разговорных систем, музыки и живописи.Материал изложен просто и доступно - для чтения не тебуется специальной техгической подготовки. Манга будет интересна всем, кто интересуется искусственным интелектом и современными технологиями.Для широкого круга читателей, интересующихся современными технологиями.

Эта книга — первый кросс-дисциплинарный гид по искусственному интеллекту на русском языке. Сильный искусственный интеллект — это следующая ступень в развитии ИИ, не обязательно наделенного самосознанием, но, в отличие от современных нейросетей, способного справляться с широким кругом задач в разных условиях. Авторы книги рассказывают о том, что должен уметь сильный ИИ, какие научные подходы помогут его создать и как изменится мир с его появлением.

Эта книга — первый кросс-дисциплинарный гид по искусственному интеллекту на русском языке. Сильный искусственный интеллект — это следующая ступень в развитии ИИ, не обязательно наделенного самосознанием, но, в отличие от современных нейросетей, способного справляться с широким кругом задач в разных условиях. Авторы книги рассказывают о том, что должен уметь сильный ИИ, какие научные подходы помогут его создать и как изменится мир с его появлением.

Маки Сакамото, преподавательница университетского курса по искусственному интеллекту (ИИ), приветствует нового студента: это высокофункциональный робот, который хочет разобраться, как он устроен. Вместе с ним читатель узнает, когда появился искусственный интеллект и как он обучается, что такое нейронные сети, как работает глубокое обучение и в каких областях на сегодняшний день применяется ИИ - от игр и медицины до автоматизированных разговорных систем, музыки и живописи. Материал изложен просто и доступно - для чтения не тебуется специальной техгической подготовки. Манга будет интересна всем, кто интересуется искусственным интелектом и современными технологиями. Для широкого круга читателей, интересующихся современными технологиями.

Маки Сакамото, преподавательница университетского курса по искусственному интеллекту (ИИ), приветствует нового студента: это высокофункциональный робот, который хочет разобраться, как он устроен. Вместе с ним читатель узнает, когда появился искусственный интеллект и как он обучается, что такое нейронные сети, как работает глубокое обучение и в каких областях на сегодняшний день применяется ИИ - от игр и медицины до автоматизированных разговорных систем, музыки и живописи. Материал изложен просто и доступно - для чтения не тебуется специальной техгической подготовки. Манга будет интересна всем, кто интересуется искусственным интелектом и современными технологиями. Для широкого круга читателей, интересующихся современными технологиями.

Монография состоит из двух частей: ретроспективной и современной. В современной части охарактеризовано направление исследований "Адаптивное поведение", основанное на анимат-подходе к искусственному интеллекту. Исследователи аниматов строят модели, реализованные в компьютерной программе или в виде робота, которые применимы к описанию поведения как животного, так и искусственного организма - анимата.

Монография состоит из двух частей: ретроспективной и современной. В современной части охарактеризовано направление исследований "Адаптивное поведение", основанное на анимат-подходе к искусственному интеллекту. Исследователи аниматов строят модели, реализованные в компьютерной программе или в виде робота, которые применимы к описанию поведения как животного, так и искусственного организма - анимата.

В последнее время взрывной рост числа датчиков, интернета и генерации огромных объемов данных предоставил новые возможности хранения, выполнения и реализации приложений на основе IoT и алгоритмов искусственного интеллекта. В учебном пособии рассмотрены такие основные темы по искусственному интеллекту, как краткая история развития искусственного интеллекта, понятия машинного обучения, классы решаемых задач, ансамблевые методы, глубокое обучение, метрики качества и другие базовые направления. Во второй части учебного пособия представлены примеры программы в интерактивной оболочке Jupyter Notebook на языке Python, реализующие алгоритмы искусственного интеллекта. В учебном пособии представлен программный код базовых задач искусственного интеллекта, таких как классификация, регрессия, нормализация и масштабирование данных, распознавание, прогнозирование и другие. Пособие также может быть полезно аспирантам, преподавателям вуза и специалистам, применяющим методы искусственного интеллекта в своей профессиональной деятельности.

Понимание и управление эмоциями — основной навык для счастливой и успешной жизни.Очень важно учить ребенка понимать свои и чужие эмоции, управлять эмоциями и чувствами (а не прятаться или выплескивать). Эмоциональный интеллект поможет подрастающему человеку реализоваться в жизни и строить настоящие глубокие отношения.В этой книге мы собрали всё, что нужно знать о чувствах и о том, как с ними жить. Как понять, что ты чувствуешь? Это бывает непросто каждому из нас. Еще сложнее понять, что делать с чувствами. Как ими делиться? Как строить отношения, не обижая и не обижаясь? Стоит ли выражать злость? Где находятся источники радости и счастья? Что такое любовь к себе и как ее растить?Краткие визуальные ответы на самые главные вопросы, простым и понятным даже ребенку языком. В лучших традициях нашей серии "Чему не учат в школе".Вопросы и темы, которые вошли в книгу "Я чувствую... Что?":Глава 1. Что вообще такое чувства?• Чувства и эмоции — это что?• Зачем мы чувствуем?• Как появляется чувство?• Я — это мои чувства и эмоции?• Эмоции дают или забирают энергию?Глава 2. Какие бывают чувства?• Я не понимаю, что чувствую• Как читать эмоции по телу?• А бывают "плохие" и "хорошие" эмоции?• Можно ли чувствовать только то, что приятно?Глава 3. Я чувствую...• Я чувствую злость• (Не)чувствую радость?• Стыжусь и виню себя• В расстроенных чувствах• Эмоции "Фу-у-у"• Мне тревожно, я боюсь• Моя робость — моя крепость?• Ску-у-учно!• Ух ты! Вот это да!• Мне так обидно!• Где живёт любовь?• Сразу много эмоций — как разобраться?Глава 4. Что делать с чувствами?• Можно спрятаться от чувств?• Просто остановиться и наблюдать? Серьёзно?• Как же быть с эмоцией: признай и отпусти• Кто живёт в твоей голове: критик или болельщик?• Лаборатория чувств: что ещё на меня влияет?• Моё тело и эмоции связаны?• А что для тебя "счастье"?• Как говорить о своих чувствах?Глава 5. Что чувствуют другие?• Понимаю себя понимаю — других?• Как понять чувства друга?• Как починить дружбу, когда вы обижены?• Как проявлять любовь и заботу? Выучи язык!• Что чувствуют родители?• Как мы переживаем вместе• "Другой" — значит "плохой" или "опасный"?• Как общаться, чтобы не ранить чувства другого?37 важных тем108 полезных страницКраткие визуальные ответы на самые главные вопросы, простым и понятным даже ребенку языком. В лучших традициях нашей серии "Чему не учат в школе".