/ / / /

Антология машинного обучения. Важнейшие исследования в области ИИ за последние 60 лет, Синий

Бомбора

артикул: 4832914

1,014.00 руб.

Доставка из: Россия

Описание

Масштабный труд одного из ведущих мировых ученых в области исследования искусственного интеллекта Терренса Сейновски проведет читателя по всем ключевым вехам в развитии этой технологии. Работа Сейновски охватывает промежуток в 60 лет, за которые машинное обучение шагнуло из теоретических исследований в прикладную науку. Являясь ученым-нейробиологом и заведующим лабораторией Вычислительной нейробиологии в Институте Солка (США), а также профессором в Калифорнийском Университете в Сан-Диего, автор начинал исследования нейросетей еще в 80-е годы, до "революции" глубокого обучения, выдвинувшей искусственный интеллект в ранг самых перспективных технологий современности. Сегодня профессор Сейновски остается одним из наиболее востребованным мировых специалистов в сфере ИИ - он автор самого популярного курса по машинному обучению на Coursera, член Национальной Академии Наук США и лауреат многих престижных премий за достижения в области нейробиологии.

age:	12
author:	Сейновски Терренс Джей
availabilityCode:	3
Color:	Синий
Cover:	твердый переплёт
ds:	25
ISBN:	978-5-04-101347-9
language:	rus
page_extent:	304
series:	Библиотека MIT
table_of_contents:	Предисловие ЧАСТЬ I ПЕРЕОСМЫСЛЕНИЕ ИНТЕЛЛЕКТА: ХРОНОЛОГИЯ Глава 1. Развитие машинного обучения Учим водить Учим переводить Учим слушать Учим ставить диагноз Учим зарабатывать деньги Учим играть в покер Учим играть в го Учим становиться умнее Изменение рынка труда Искусственный интеллект - реальная угроза? Назад в будущее Глава 2. Перерождение искусственного интеллекта Детская игра? Почему компьютерное зрение - трудная задача? Экспертная система В логове льва Глава 3. Спад нейронных сетей Первооткрыватели Обучение на примерах SEXNET Закат перцептронов Глава 4. Обработка данных как в человеческом мозге Как работает мозг Первые успехи Прапраправнук Джорджа Буля Проект "Шалтай-Болтай" Чему я научился в Вудс-Хоуле Недостающее звено Глава 5. Понимание зрительной системы Схема работы зрения Зрительная система в коре мозга Пластичность синапса Восстановление формы объекта по теням Иерархическая организация визуальных карт коры головного мозга Появление когнитивной нейробиологии ЧАСТЬ II МНОЖЕСТВО СПОСОБОВ ОБУЧЕНИЯ: ХРОНОЛОГИЯ Глава 6. Проблема коктейльной вечеринки Независимый компонентный анализ Независимый компонент в мозге За рамками ICA Глава 7. Нейронная сеть Хопфилда и машина Больцмана Джон Хопфилд Сеть с ассоциативной памятью Поиск глобального энергетического минимума Машины Больцмана Теория синаптической пластичности Хебба Изучение зеркальной симметрии Распознавание почтовых индексов, написанных вручную Неконтролируемое обучение и развитие коры головного мозга Глава 8. Метод обратного распространения ошибки Оптимизация NETtalk Возрождение нейронных сетей Понимание глубокого обучения Ограничения нейронных сетей Продвижение Глава 9. Сверточные сети Устойчивый прогресс в машинном обучении Сверточные нейронные сети Столкновение глубокого обучения и визуальной иерархии Рабочая память и долговременное хранение данных Порождающие состязательные сети Все дело в масштабировании Глава 10. Обучение с подкреплением Учим играть в нарды Обучение мозга методом вознаграждения Мотив
topCategoryId:	3
Type:	book
Weight:	486
year:	2022
Высота:	20
Длина:	242
Ширина:	170

Антология машинного обучения. Важнейшие исследования в области ИИ за последние 60 лет, Синий

Пользователи также просматривали