Ocena:
Książka „Artificial Intelligence with Python Cookbook” autorstwa Bena Auffartha służy jako kompleksowy przewodnik po stosowaniu zaawansowanych technik uczenia maszynowego w różnych problemach biznesowych. Jest ona szczególnie przydatna dla osób posiadających podstawową wiedzę na temat koncepcji sztucznej inteligencji i programowania w Pythonie. Książka kładzie nacisk na praktyczną implementację poprzez serię odpowiednich przykładów i projektów.
Zalety:⬤ Zawiera ponad 20 praktycznych przykładów i projektów związanych z rzeczywistymi zastosowaniami.
⬤ Dobra organizacja dla zaawansowanych uczniów z możliwością łatwego dostępu do określonych tematów.
⬤ Dostarcza cennych wskazówek dotyczących kodowania i spostrzeżeń na temat efektywnego korzystania z Jupyter Notebook i innych narzędzi.
⬤ Obejmuje szeroki zakres tematów związanych ze sztuczną inteligencją, dzięki czemu jest odpowiedni zarówno dla początkujących, jak i doświadczonych praktyków.
⬤ Oferuje praktyczne podejście do nauki „zrób, a następnie wyjaśnij” ze wskazówkami krok po kroku.
⬤ Nie nadaje się dla absolutnie początkujących, ponieważ zakłada wcześniejszą znajomość koncepcji sztucznej inteligencji.
⬤ Czytanie od deski do deski jest trudne ze względu na szeroki zakres tematów, co sprawia, że bardziej praktyczne jest skupienie się na konkretnych rozdziałach.
⬤ Niektórzy recenzenci uważali, że książka nie angażuje czytelnika.
⬤ Ze względu na skondensowany format, zapewnia ona jedynie przedsmak każdego tematu, a nie dogłębną wiedzę.
(na podstawie 7 opinii czytelników)
Artificial Intelligence with Python Cookbook: Proven recipes for applying AI algorithms and deep learning techniques using TensorFlow 2.x and PyTorch
Praktyczne przepisy na rozwiązywanie złożonych problemów związanych z uczeniem maszynowym i głębokim uczeniem przy użyciu języka Python
Kluczowe cechy
⬤ Szybkie rozpoczęcie pracy ze sztuczną inteligencją dzięki praktycznym przepisom na rozwiązywanie problemów.
⬤ Poznanie popularnych bibliotek i narzędzi Pythona do tworzenia rozwiązań sztucznej inteligencji dla obrazów, tekstu, dźwięków i obrazów.
⬤ Zaimplementuj NLP, uczenie ze wzmocnieniem, głębokie uczenie, GAN, wyszukiwanie drzew Monte-Carlo i wiele więcej.
Opis książki
Sztuczna inteligencja (AI) odgrywa integralną rolę w automatyzacji rozwiązywania problemów. Obejmuje to przewidywanie i klasyfikowanie danych oraz szkolenie agentów w celu pomyślnego wykonywania zadań. Ta książka nauczy cię, jak rozwiązywać złożone problemy za pomocą niezależnych i wnikliwych przepisów, począwszy od podstaw, a skończywszy na zaawansowanych metodach, które właśnie wyszły z badań.
Książka kucharska Artificial Intelligence with Python rozpoczyna się od pokazania, jak skonfigurować środowisko Python i przejść przez podstawy eksploracji danych. Idąc dalej, będziesz w stanie zaimplementować heurystyczne techniki wyszukiwania i algorytmy genetyczne. Oprócz tego zastosujesz modele probabilistyczne, optymalizację ograniczeń i uczenie ze wzmocnieniem. W miarę postępów w książce będziesz budować modele głębokiego uczenia się dla tekstu, obrazów, wideo i audio, a następnie zagłębisz się w algorytmiczne uprzedzenia, transfer stylu, generowanie muzyki i przypadki użycia sztucznej inteligencji w branży opieki zdrowotnej i ubezpieczeń. W całej książce dowiesz się o różnych narzędziach do rozwiązywania problemów i zdobędziesz wiedzę potrzebną do skutecznego podejścia do złożonych problemów.
Pod koniec tej książki o sztucznej inteligencji będziesz miał umiejętności potrzebne do pisania algorytmów sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, testowania ich i wdrażania do produkcji.
Czego się nauczysz
⬤ Wdrażać etapy wstępnego przetwarzania danych i optymalizować hiperparametry modelu.
⬤ Zagłębić się w reprezentacyjne uczenie się z przeciwstawnymi autoenkoderami.
⬤ Używać aktywnego uczenia się, rekomendatorów, osadzania wiedzy i solverów SAT.
⬤ Zapoznanie się z modelowaniem probabilistycznym z wykorzystaniem prawdopodobieństwa TensorFlow.
⬤ Wykrywanie obiektów, konwersja tekstu na mowę oraz generowanie tekstu i muzyki.
⬤ Zastosowanie algorytmów roju, systemów wieloagentowych i sieci grafowych.
⬤ Przejść od weryfikacji koncepcji do produkcji, wdrażając modele jako mikrousługi.
⬤ Zrozum, jak wykorzystać nowoczesną sztuczną inteligencję w praktyce.
Dla kogo jest ta książka
.
Ta książka o uczeniu maszynowym AI jest przeznaczona dla programistów Pythona, analityków danych, inżynierów uczenia maszynowego i praktyków głębokiego uczenia, którzy chcą nauczyć się budować rozwiązania sztucznej inteligencji za pomocą łatwych do wykonania przepisów. Książka ta będzie również przydatna, jeśli szukasz najnowocześniejszych rozwiązań do wykonywania różnych zadań uczenia maszynowego w różnych przypadkach użycia. Podstawowa znajomość języka programowania Python i koncepcji uczenia maszynowego pomoże ci efektywnie pracować z kodem w tej książce.
