Основы искусственного интеллекта в примерах на Python, самоучитель
| Main Author: | |
|---|---|
| Summary: | 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 ImageAl 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. |
| Language: | Russian |
| Published: |
Санкт-Петербург, БХВ-Петербург, 2024
|
| Edition: | 2-е изд., перераб. и доп. |
| Series: | Самоучитель |
| Subjects: | |
| Format: | Book |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=676612 |
| Physical Description: | 446 с. ил. |
|---|---|
| Summary: | 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 ImageAl 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. |
| ISBN: | 978-5-9775-1818-5 |