Нейросети на Python, Основы ИИ и машинного обучения, Куликова И.В., 2025

Нейросети на Python, Основы ИИ и машинного обучения, Куликова И.В., 2025.

   Эта книга является практическим комплексным гидом по изучению ИИ и применению нейросетей. В ней вы найдете информацию о различных типах нейросетей, их архитектуре, принципах работы и различных возможностях использования.
Примеры использования библиотек NumPy, PyTorch, Matplotlib, SciPy, NetworkX, TensorFlow, OpenCV, Pandas, scikit-learn, nltk помогут вам лучше понять действия нейросети в реальных условиях.
Математические основы машинного обучения, с многочисленными примерами уравнений и формул на языке программирования Python, помогут понять истоки появления нейросетей с научной точки зрения.
Отдельно рассмотрено практическое применение искусственного интеллекта, описаны способы взаимодействия с нейросетями разной направленности. Это будет полезно для всех, кто желает овладеть многочисленными возможностями современных нейросетей: генерацией изображений, созданием видео, написанием текстов, созданием озвучки и т.д.
Помимо теоретической и практической частей, в книге есть ссылки на реальные нейросети, которые помогут читателям углубить свои знания и навыки в области их практического использования.
Книга обязательно станет ценным ресурсом для всех, кто хочет изучить нейросети и их применение в самых различных сферах.




Вероятностные модели.
Вероятностные модели моделируют данные с использованием вероятностных распределений и статистических методов, чтобы определить вероятности различных событий или значений переменных.

Они могут быть использованы для прогнозирования, классификации, кластеризации и генерации данных. Примеры вероятностных моделей включают нормальное распределение, биномиальное распределение, модель скрытых Марков и гауссовские смеси. Вероятностные модели часто используются для работы с неопределенностью и шумом в данных.

Например, скрытые марковские модели (НММ) и гауссовские смеси (GMM) могут использоваться в таких задачах, как генерация текста, распознавание речи, генерация изображений и многое другое.

Оглавление.
ГЛАВА 1. Введение в нейросети.
1.1. ЧТО ТАКОЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ?. 
1.2. ИСТОРИЧЕСКИЕ ТЕНДЕНЦИИ В МАШИННОМ ОБУЧЕНИИ.
ГЛАВА 2. Математические основы машинного обучения. 
2.1. ЛИНЕЙНАЯ АЛГЕБРА.
2.2. ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТИ И СТАТИСТИКА ДЛЯ ПОНИМАНИЯ КОНЦЕПЦИЙ ВЕРОЯТНОСТИ, РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ВЕРОЯТНОСТИ, ОЦЕНКИ ПАРАМЕТРОВ И ПРОВЕРКИ ГИПОТЕЗ.   
23. ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНОЕ И ИНТЕГРАЛЬНОЕ ИСЧИСЛЕНИЕ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ ФУНКЦИЙ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПРОИЗВОДНЫХ, ГРАДИЕНТНОГО СПУСКА.
2.4. ТЕОРИЯ ГРАФОВ.
2.5. ОПТИМИЗАЦИЯ ДЛЯ НАХОЖДЕНИЯ РЕШЕНИЙ ЗАДАЧ, ТАКИХ КАК МИНИМИЗАЦИЯ ФУНКЦИИ ПОТЕРЬ В МАШИННОМ ОБУЧЕНИИ.
2.6. НАСТОЯЩЕЕ И ПЕРСПЕКТИВЫ МАТЕМАТИЧЕСКИХ ОСНОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ.
2.7. ТИПЫ НЕЙРОСЕТЕЙ И ИХ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ.
ГЛАВА 3. Способы обучения машин.
3.1. ОБУЧЕНИЕ С УЧИТЕЛЕМ (SUPERVISED LEARNING).
3.2. ОБУЧЕНИЕ БЕЗ УЧИТЕЛЯ (UNSUPERVISED LEARNING).
3.3. ПОЛУОБУЧЕННОЕ ОБУЧЕНИЕ (SEMI-SUPERVISED LEARNING). 
3.4. ОБУЧЕНИЕ С ПОДКРЕПЛЕНИЕМ (REINFORCEMENT LEARNING).
3.5. ОБУЧЕНИЕ АКТИВНЫМ ОБРАЗОМ (ACTIVE LEARNING).
3.6. ГЕНЕТИЧЕСКОЕ ОБУЧЕНИЕ.
3.7. МЕТОД ОБРАТНОГО РАСПРОСТРАНЕНИЯ ОШИБКИ (BACKPROPAGATION).  
3.8. ОБУЧЕНИЕ НА ОСНОВЕ КОНКУРЕНЦИИ. 
3.9. ОБУЧЕНИЕ АНСАМБЛЕМ.   
3.10. КОГНИТИВНЫЙ МЕТОД.  
3.11. ОБУЧЕНИЕ ПО ПРЕТЕНДЕНТАМ (РRОТEGE LEARNING).
3.12. ГИБРИДНОЕ ОБУЧЕНИЕ МАШИН.
3.13. НАСТОЯЩЕЕ И ПЕРСПЕКТИВЫ СПОСОБОВ ОБУЧЕНИЯ МАШИН.
ГЛАВА 4. Использование нейросетей. Практическое применение.
4.1. РАСПОЗНАВАНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ. КЛАССИФИКАЦИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ. СЕГМЕНТАЦИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ. СОЗДАНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ, ВИДЕО.
4.2. РАСПОЗНАВАНИЕ ГОЛОСА, ОЗВУЧКА, ПЕРЕВОД НА ДРУГОЙ ЯЗЫК И ИНЫЕ СПОСОБЫ.   
4.3. ОБРАБОТКА ЕСТЕСТВЕННОГО ЯЗЫКА (NATURAL LANGUAGE PROCESSING, NLP).    
4.4. МЕДИЦИНА И ЗДРАВООХРАНЕНИЕ. ДИАГНОСТИКА ЗАБОЛЕВАНИЙ. РАЗРАБОТКА ЛЕКАРСТВ И ИНЫЕ СФЕРЫ ПРИМЕНЕНИЯ.
4.5. ФИНАНСЫ И ЭКОНОМИКА. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ КУРСОВ ВАЛЮТ. ОЦЕНКА РИСКОВ И ОПТИМИЗАЦИЯ ИНВЕСТИЦИЙ. 
4.6. ПРОЧИЕ ОБЛАСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ИИ. 
4.7. ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ ИИ В БЛИЖАЙШЕМ БУДУЩЕМ. 
ГЛАВА 5. Этические и социальные аспекты нейросетей. Влияние нейросетей на общество.
5.1. ПРОЗРАЧНОСТЬ И ОБЪЯСНИМОСТЬ.
5.2. БЕЗОПАСНОСТЬ И ПРИВАТНОСТЬ ДАННЫХ.
5.3. СПРАВЕДЛИВОСТЬ И ПРЕДВЗЯТОСТЬ.
5.4. РАБОТА И ЗАНЯТОСТЬ.
5.5. ЭКОНОМИЧЕСКОЕ НЕРАВЕНСТВО.
5.6. ПОЛОЖИТЕЛЬНЫЕ СТОРОНЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ НЕЙРОСЕТЕЙ.
5.7. ОТРИЦАТЕЛЬНЫЕ СТОРОНЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ НЕЙРОСЕТЕЙ.
5.8. ВОЗМОЖНЫЕ РЕШЕНИЯ И РЕГУЛИРОВАНИЕ. СОЗДАНИЕ ЭТИЧЕСКОГО КОДЕКСА НЕЙРОСЕТЕЙ.  
5.9. СОЗДАНИЕ ЭТИЧЕСКОГО КОДЕКСА НЕЙРОСЕТЕЙ.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ ИНФОРМАЦИИ.



Бесплатно скачать электронную книгу в удобном формате, смотреть и читать:
Скачать книгу Нейросети на Python, Основы ИИ и машинного обучения, Куликова И.В., 2025 - fileskachat.com, быстрое и бесплатное скачивание.

Скачать pdf
Ниже можно купить эту книгу, если она есть в продаже, и похожие книги по лучшей цене со скидкой с доставкой по всей России.Купить книги


Скачать - pdf - Яндекс.Диск.







Теги: учебник по программированию :: программирование :: Куликова :: нейросеть