Ocena:
Książka otrzymuje mieszane recenzje, niektórzy czytelnicy doceniają jej treść i przejrzystość, podczas gdy inni krytykują jej słabe formatowanie i trudności w zrozumieniu, szczególnie dla początkujących w sztucznej inteligencji.
Zalety:⬤ Dobrze napisane i szczegółowe wyjaśnienia
⬤ dobre przykłady, zwłaszcza w C#
⬤ mogą wyjaśnić koncepcje uczenia ze wzmocnieniem
⬤ przydatne dla zmotywowanych uczniów
⬤ zadowoleni użytkownicy podkreślają jej skuteczność w projektach AI.
⬤ Trudna do zrozumienia dla doświadczonych programistów
⬤ słaba czcionka i formatowanie, w tym niesformatowany kod i niespójne wcięcia
⬤ postrzegana jako nieodpowiednia dla początkujących
⬤ ogólna prezentacja wydaje się nieprofesjonalna.
(na podstawie 6 opinii czytelników)
Practical Artificial Intelligence: Machine Learning, Bots, and Agent Solutions Using C#
Praktyczna sztuczna inteligencja
Rozdział 1: Logika i sztuczna inteligencja.
Rozdział 2: Automatyczne dowodzenie twierdzeń i logika pierwszego rzędu.
Rozdział 3: Agenci.
Rozdział 4: Łazik marsjański.
Rozdział 5: Systemy wieloagentowe.
Rozdział 6: Komunikacja w systemie z wieloma agentami przy użyciu WCF.
Rozdział 7: Czyszczenie agentów: Problem systemu wieloagentowego.
Rozdział 8: Symulacja.
Rozdział 9: Maszyny wektorów nośnych.
Rozdział 10: Drzewa decyzyjne.
Rozdział 11: Sieci neuronowe.
Rozdział 12: Rozpoznawanie cyfr pisma odręcznego.
Rozdział 13: Klastrowanie i klastrowanie wieloobiektowe.
Rozdział 14: Metaheurystyka.
Rozdział 15: Winorośl i kopuły.
Rozdział 16: Programowanie gier.
Rozdział 17: Puzzle z przesuwanymi kafelkami i gra Othello.
Rozdział 18: Uczenie ze wzmocnieniem.
© Book1 Group - wszelkie prawa zastrzeżone.
Zawartość tej strony nie może być kopiowana ani wykorzystywana w całości lub w części bez pisemnej zgody właściciela.
Ostatnia aktualizacja: 2024.11.13 21:45 (GMT)