Сазоново

Постолит А. Основы искусственного интеллекта в примерах на Python. Самоучитель

Описаны инструментальные средства для разработки приложений искусственного интеллекта. Даны основы языка программирования Python. Раскрыты основные понятия и определения искусственного интеллекта. Рассмотрены вопросы программной реализации элементов нейронной сети и построения многослойных нейронных сетей. Большое внимание уделено применению специализированных библиотек PyBrain, Scikit-learn, Keras, TensorFlow для формирования структуры нейронных сетей и их обучения и библиотек ImageAI и OpenCV для обработки изображений. Материал иллюстрирован простыми и понятными примерами, демонстрирующими использование предварительно обученных нейронных сетей для распознавания объектов на изображениях, создания собственных наборов данных, формирования структуры сети, ее обучения и практического применения. Электронное приложение-архив, доступное на сайте издательства, содержит листинги описанных в книге примеров. Для программистов.

Постолит А. Основы искусственного интеллекта в примерах на Python. Самоучитель

Описаны инструментальные средства для разработки приложений искусственного интеллекта. Даны основы языка программирования Python. Раскрыты основные понятия и определения искусственного интеллекта. Рассмотрены вопросы программной реализации элементов нейронной сети и построения многослойных нейронных сетей. Большое внимание уделено применению специализированных библиотек PyBrain, Scikit-learn, Keras, TensorFlow для формирования структуры нейронных сетей и их обучения и библиотек ImageAI и OpenCV для обработки изображений. Материал иллюстрирован простыми и понятными примерами, демонстрирующими использование предварительно обученных нейронных сетей для распознавания объектов на изображениях, создания собственных наборов данных, формирования структуры сети, ее обучения и практического применения. Электронное приложение-архив, доступное на сайте издательства, содержит листинги описанных в книге примеров. Для программистов.

Постолит Анатолий Основы искусственного интеллекта в примерах на Python. Самоучитель

Описаны инструментальные средства для разработки приложений искусственного интеллекта. Даны основы языка программирования Python. Раскрыты основные понятия и определения искусственного интеллекта. Рассмотрены вопросы программной реализации элементов нейронной сети и построения многослойных нейронных сетей. Большое внимание уделено применению специализированных библиотек PyBrain, Scikit-learn, Keras, TensorFlow для формирования структуры нейронных сетей и их обучения и библиотек ImageAI и OpenCV для обработки изображений. Материал иллюстрирован простыми и понятными примерами, демонстрирующими использование предварительно обученных нейронных сетей для распознавания объектов на изображениях, создания собственных наборов данных, формирования структуры сети, ее обучения и практического применения.Электронное приложение-архив, доступное на сайте издательства, содержит листинги описанных в книге примеров.

Постолит А.В. Основы искусственного интеллекта в примерах на Python. Самоучитель

Описаны инструментальные средства для разработки приложений искусственного интеллекта. Даны основы языка программирования Python. Раскрыты основные понятия и определения искусственного интеллекта. Рассмотрены вопросы программной реализации элементов нейронной сети и построения многослойных нейронных сетей. Большое внимание уделено применению специализированных библиотек PyBrain, Scikit-learn, Keras, TensorFlow для формирования структуры нейронных сетей и их обучения, и библиотек ImageAI и OpenCV для обработки изображений. Материал иллюстрирован простыми и понятными примерами, демонстрирующими использование предварительно обученных нейронных сетей для распознавания объектов на изображениях, создания собственных наборов данных, формирования структуры сети, ее обучения и практического применения. Во 2-м издании обновлены программные коды и версии библиотек, улучшены рисунки, учтены пожелания читателей и исправлены ошибки.Электронное приложение-архив, доступное на сайте издательства, содержит листинги описанных в книге примеров.

Постолит Анатолий Основы искусственного интеллекта в примерах на Python. Самоучитель

Описаны инструментальные средства для разработки приложений искусственного интеллекта. Даны основы языка программирования Python. Раскрыты основные понятия и определения искусственного интеллекта. Рассмотрены вопросы программной реализации элементов нейронной сети и построения многослойных нейронных сетей. Большое внимание уделено применению специализированных библиотек PyBrain, Scikit-learn, Keras, TensorFlow для формирования структуры нейронных сетей и их обучения, и библиотек ImageAI и OpenCV для обработки изображений. Материал иллюстрирован простыми и понятными примерами, демонстрирующими использование предварительно обученных нейронных сетей для распознавания объектов на изображениях, создания собственных наборов данных, формирования структуры сети, ее обучения и практического применения. Во 2-м издании обновлены программные коды и версии библиотек, улучшены рисунки, учтены пожелания читателей и исправлены ошибки.Электронное приложение-архив, доступное на сайте издательства, содержит листинги описанных в книге примеров.

Постолит А.В. Основы искусственного интеллекта в примерах на Python. Самоучитель

Описаны инструментальные средства для разработки приложений искусственного интеллекта. Даны основы языка программирования Python. Раскрыты основные понятия и определения искусственного интеллекта. Рассмотрены вопросы программной реализации элементов нейронной сети и построения многослойных нейронных сетей. Большое внимание уделено применению специализированных библиотек PyBrain, Scikit-learn, Keras, TensorFlow для формирования структуры нейронных сетей и их обучения, и библиотек ImageAI и OpenCV для обработки изображений. Материал иллюстрирован простыми и понятными примерами, демонстрирующими использование предварительно обученных нейронных сетей для распознавания объектов на изображениях, создания собственных наборов данных, формирования структуры сети, ее обучения и практического применения. Во 2-м издании обновлены программные коды и версии библиотек, улучшены рисунки, учтены пожелания читателей и исправлены ошибки.Электронное приложение-архив, доступное на сайте издательства, содержит листинги описанных в книге примеров.

Постолит Анатолий Владимирович Основы искусственного интеллекта в примерах на Python

Описаны инструментальные средства для разработки приложений искусственного интеллекта. Даны основы языка программирования Python. Раскрыты основные понятия и определения искусственного интеллекта. Рассмотрены вопросы программной реализации элементов нейронной сети и построения многослойных нейронных сетей. Большое внимание уделено применению специализированных библиотек PyBrain, Scikit-learn, Keras, TensorFlow для формирования структуры нейронных сетей и их обучения и библиотек ImageAI и OpenCV для обработки изображений. Материал иллюстрирован простыми и понятными примерами, демонстрирующими использование предварительно обученных нейронных сетей для распознавания объектов на изображениях, создания собственных наборов данных, формирования структуры сети, ее обучения и практического применения. Электронное приложение-архив, доступное на сайте издательства, содержит листинги описанных в книге примеров. Для программистов. Необходимые основы языка Python Элементы искусственного интеллекта Разработка приложений искусственного интеллекта Инструментальные средства и полезные библиотеки Программная реализация нейронных сетей Построение многослойных нейронных сетей Библиотеки PyBrain, Scikit-learn, Keras, TensorFlow, ImageAI, OpenCV Наглядные примеры нейронных сетей, их обучения и использования

Python для непрограммистов. Самоучитель в примерах

Python для непрограммистов. Самоучитель в примерах

Мишра Прадипта Объяснимые модели искусственного интеллекта на Python. Модель искусственного интеллекта

В этой книге рассматриваются так называемые модели «черного ящика» для повышения адаптивности, интерпретируемости и объяснимости решений, принимаемых алгоритмами искусственного интеллекта (ИИ), с использованием таких фреймворков, как библиотеки Python XAI, TensorFlow 2.0+, Keras, а также пользовательских фреймворков, использующих оболочки Python. Излагаются основы объяснимости и интерпретируемости моделей, обсуждаются методы и системы для интерпретации линейных, нелинейных моделей и моделей временных рядов, используемых в ИИ. Вы узнаете, как алгоритм ИИ принимает решение и как сделать модель ИИ интерпретируемой и объяснимой, ознакомитесь с моделями глубокого обучения.

Степашкина А.С. Численные методы и машинное обучение в метрологии: учебное пособие

Представлены технологии обработки экспериментальных результатов с применением языка программирования Python и методы машинного обучения для прогнозной аналитики в метрологии, рассмотрены конкретные примеры внедрения базовых алгоритмов и методов как на языке Python, так и с использованием аналитической платформы KNIME. Для студентов, обучающихся по техническим направлениям подготовки и специальностям, приступающих к изучению курсов «Метрология», «Машинное обучение и большие данные» и «Основы искусственного интеллекта в профессиональной деятельности».

Степашкина Анна Сергеевна Численные методы и машинное обучение в метрологии: учебное пособие

Представлены технологии обработки экспериментальных результатов с применением языка программирования Python и методы машинного обучения для прогнозной аналитики в метрологии, рассмотрены конкретные примеры внедрения базовых алгоритмов и методов как на языке Python, так и с использованием аналитической платформы KNIME. Для студентов, обучающихся по техническим направлениям подготовки и специальностям, приступающих к изучению курсов «Метрология», «Машинное обучение и большие данные» и «Основы искусственного интеллекта в профессиональной деятельности».

Степашкина Анна Сергеевна Численные методы и машинное обучение в метрологии. Учебное пособие

Представлены технологии обработки экспериментальных результатов с применением языка программирования Python и методы машинного обучения для прогнозной аналитики в метрологии, рассмотрены конкретные примеры внедрения базовых алгоритмов и методов как на языке Python, так и с использованием аналитической платформы KNIME. Для студентов, обучающихся по техническим направлениям подготовки и специальностям, приступающих к изучению курсов "Метрология", "Машинное обучение и большие данные" и "Основы искусственного интеллекта в профессиональной деятельности".

Степашкина А.С. Численные методы и машинное обучение в метрологии: учебное пособие

Представлены технологии обработки экспериментальных результатов с применением языка программирования Python и методы машинного обучения для прогнозной аналитики в метрологии, рассмотрены конкретные примеры внедрения базовых алгоритмов и методов как на языке Python, так и с использованием аналитической платформы KNIME. Для студентов, обучающихся по техническим направлениям подготовки и специальностям, приступающих к изучению курсов «Метрология», «Машинное обучение и большие данные» и «Основы искусственного интеллекта в профессиональной деятельности».

Мишра П. Объяснимые модели искусственного интеллекта на Python

В этой книге рассматриваются так называемые модели «черного ящика» для повышения адаптивности, интерпретируемости и объяснимости решений, принимаемых алгоритмами искусственного интеллекта (ИИ), с использованием таких фреймворков, как библиотеки Python XAI, TensorFlow 2.0+, Keras, а также пользовательских фреймворков, использующих оболочки Python. Излагаются основы объяснимости и интерпретируемости моделей, обсуждаются методы и системы для интерпретации линейных, нелинейных моделей и моделей временных рядов, используемых в ИИ. Вы узнаете, как алгоритм ИИ принимает решение и как сделать модель ИИ интерпретируемой и объяснимой, ознакомитесь с моделями глубокого обучения.

Мишра П. Объяснимые модели искусственного интеллекта на Python

В этой книге рассматриваются так называемые модели «черного ящика» для повышения адаптивности, интерпретируемости и объяснимости решений, принимаемых алгоритмами искусственного интеллекта (ИИ), с использованием таких фреймворков, как библиотеки Python XAI, TensorFlow 2.0+, Keras, а также пользовательских фреймворков, использующих оболочки Python. Излагаются основы объяснимости и интерпретируемости моделей, обсуждаются методы и системы для интерпретации линейных, нелинейных моделей и моделей временных рядов, используемых в ИИ. Вы узнаете, как алгоритм ИИ принимает решение и как сделать модель ИИ интерпретируемой и объяснимой, ознакомитесь с моделями глубокого обучения.