Jak myślą inteligentne maszyny
-
Autor: Fierek Filip
- ISBN: 9788301210403
- EAN: 9788301210403
- Oprawa: oprawa: broszurowa
- Wydawca: Wydawnictwo Naukowe PWN
- Format: 236x164 mm
- Język: polski
- Liczba stron: 290
- Rok wydania: 2021
- Wysyłamy w ciągu: 48h
-
Brak ocen
-
75,94złCena detaliczna: 94,01 złNajniższa cena z ostatnich 30 dni: 62,63 zł
x
Książka przedstawia wciągający i przystępny przegląd przełomowych odkryć w obszarze sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, które uczyniły dzisiejsze maszyny tak inteligentnymi.
Autor Sean Gerrish opisuje:
architekturę oprogramowania, która pozwala samochodom autonomicznym pozostać na drodze i poruszać się po zatłoczonym środowisku miejskim;
konkurs Netflix'a z nagrodą w wysokości miliona dolarów na lepszy silnik rekomendacji;
w jaki sposób programiści wyszkolili komputery, aby wykonywały określone zachowania, oferując im smakołyki, tak jakby trenowali psa;
słynne zwycięstwo Watsona w Jeopardy! i przygląda się temu, jak komputery grają w gry na przykładzie AlphaGo i Deep Blue, które pokonały ówczesnych mistrzów świata w grach strategicznych go i szachach.
Komputery nie opanowały jeszcze jednak wszystkiego. Autor przedstawia trudności w tworzeniu inteligentnych agentów, którzy mogą z powodzeniem grać w gry strategiczne takie jak StarCraft. Entuzjaści nauki i technologii uznają tę książkę za niezbędny przewodnik po przyszłości, w której maszyny mogą przechytrzyć ludzi.
Sean Gerrish jest menedżerem w zespole ds. inżynierii oprogramowania w Google. W swojej obecnej firmie pracował na różnych stanowiskach w zakresie uczenia maszynowego i inżynierii danych. Wcześniej zajmował się tym również w Teza Technologies. Uzyskał tytuł doktora w dziedzinie uczenia maszynowego na Uniwersytecie Princeton.
W tym przejrzystym i przystępnym przewodniku Gerrish demonstruje swoją niezwykłą zdolność do wyjaśniania działania najbardziej imponujących, złożonych aplikacji AI... zarówno dla specjalistów, jak i niespecjalistów.
- Business Digest
Jeśli kiedykolwiek zastanawiałeś się, jak działają samochody autonomiczne, w jaki sposób Netflix stworzył swój system rekomendacji i jak Watson autorstwa IBM pokonał mistrzów w Jeopardy!, ta książka jest dla Ciebie.
- Robotics Business Review
Świeże i współczesne spojrzenie na sztuczną inteligencję, uczenie maszynowe i głębokie uczenie.
- Inside Big Data
Autor Sean Gerrish opisuje:
architekturę oprogramowania, która pozwala samochodom autonomicznym pozostać na drodze i poruszać się po zatłoczonym środowisku miejskim;
konkurs Netflix'a z nagrodą w wysokości miliona dolarów na lepszy silnik rekomendacji;
w jaki sposób programiści wyszkolili komputery, aby wykonywały określone zachowania, oferując im smakołyki, tak jakby trenowali psa;
słynne zwycięstwo Watsona w Jeopardy! i przygląda się temu, jak komputery grają w gry na przykładzie AlphaGo i Deep Blue, które pokonały ówczesnych mistrzów świata w grach strategicznych go i szachach.
Komputery nie opanowały jeszcze jednak wszystkiego. Autor przedstawia trudności w tworzeniu inteligentnych agentów, którzy mogą z powodzeniem grać w gry strategiczne takie jak StarCraft. Entuzjaści nauki i technologii uznają tę książkę za niezbędny przewodnik po przyszłości, w której maszyny mogą przechytrzyć ludzi.
Sean Gerrish jest menedżerem w zespole ds. inżynierii oprogramowania w Google. W swojej obecnej firmie pracował na różnych stanowiskach w zakresie uczenia maszynowego i inżynierii danych. Wcześniej zajmował się tym również w Teza Technologies. Uzyskał tytuł doktora w dziedzinie uczenia maszynowego na Uniwersytecie Princeton.
W tym przejrzystym i przystępnym przewodniku Gerrish demonstruje swoją niezwykłą zdolność do wyjaśniania działania najbardziej imponujących, złożonych aplikacji AI... zarówno dla specjalistów, jak i niespecjalistów.
- Business Digest
Jeśli kiedykolwiek zastanawiałeś się, jak działają samochody autonomiczne, w jaki sposób Netflix stworzył swój system rekomendacji i jak Watson autorstwa IBM pokonał mistrzów w Jeopardy!, ta książka jest dla Ciebie.
- Robotics Business Review
Świeże i współczesne spojrzenie na sztuczną inteligencję, uczenie maszynowe i głębokie uczenie.
- Inside Big Data
