Post by ruhaimafatema33 on Nov 11, 2024 3:27:04 GMT -5
Паметни телефони, звучници, паметне камере, мапе са прогнозама саобраћајних гужви у граду, дијагностички уређаји - то су технологије са вештачком интелигенцијом које су већ постале познати асистенти у нашим животима. Ако сте заинтересовани да сазнате више о процесу стварања и рада АИ, препоручујемо вам 10 фасцинантних књига и 2 онлајн курса о машинском учењу, анализи података и неуронским мрежама.
Похађајте бесплатне онлине курсеве
и открити нове могућности
Почни да учиш
Владимир Вјугин „Математичке основе Библиотека телефонских бројева машинског учења и предвиђања“ је књига о математичким теоремама и теоријама игара које су неопходне за имплементацију машинског учења.
Георгиј Кухарев, Екатерина Каменскаја, Јуриј Матвејев, Надежда Шчеголева. „Методе за обраду и препознавање слика лица у биометријским проблемима“ је публикација за почетнике која ће представити дигиталну механику анализе лица и објаснити систем препознавања људи.
Андреј Бурков „Машинско учење без даљег рада“ је збирка основних принципа, алгоритама и метода машинског учења, који су представљени једноставним језиком и уклапају се у само 100 страница.
Постолит Анатолиј В. “Основе вештачке интелигенције у примерима у Питхон-у” - водич за алате за развој апликација вештачке интелигенције користећи програмски језик Питхон. Публикација садржи много једноставних примера који вам помажу да боље разумете тему.
Милников Леонид „Статистичке методе рударења података“ је уџбеник за оне који већ имају искуства у развоју и желе дубље да се упусте у тему: научите принципе креирања информационих система и примере коришћења ових технологија у решавању стварних проблема.
Омељаненко Јарослав „Еволуционе неуронске мреже у Пајтону“ - књига о неуроеволуцији. Ово је метод обуке вештачких неуронских мрежа коришћењем еволуционих алгоритама.
Схелукхин Олег „Класификација ИП саобраћаја помоћу метода машинског учења“ је користан материјал за оне који раде са саобраћајем из мобилних апликација Скипе, Стеам, ИоуТубе, Вконтакте.
С. Николенко, А. Кадурин, Е. Архангелскаја „Дубоко учење. Урањање у свет неуронских мрежа“ је прва публикација на руском језику о дубоком учењу, која је помогла да дође до открића у области компјутерског вида, препознавања говора, обраде природног језика и других области.
Катсов Иља „Машинско учење за пословање и маркетинг“ - преглед дигиталних промена у маркетингу: како анализа података и интелигентне технологије помажу у решавању дигиталних проблема.
Осовски Станислав "Неуронске мреже за обраду информација" - збирка најновијих открића у области неуронских мрежа.
Консолидујте своје знање у нашим бесплатним онлајн курсевима: препоручујемо вам да погледате „ Основе машинског учења “ - научите како и шта машине подучавају, „ Интернет ствари “ - сазнајте како се информације преносе између уређаја, „ Виртуелна стварност “ - упознајте се са 5 главних карактеристика ВР.
Похађајте бесплатне онлине курсеве
и открити нове могућности
Почни да учиш
Владимир Вјугин „Математичке основе Библиотека телефонских бројева машинског учења и предвиђања“ је књига о математичким теоремама и теоријама игара које су неопходне за имплементацију машинског учења.
Георгиј Кухарев, Екатерина Каменскаја, Јуриј Матвејев, Надежда Шчеголева. „Методе за обраду и препознавање слика лица у биометријским проблемима“ је публикација за почетнике која ће представити дигиталну механику анализе лица и објаснити систем препознавања људи.
Андреј Бурков „Машинско учење без даљег рада“ је збирка основних принципа, алгоритама и метода машинског учења, који су представљени једноставним језиком и уклапају се у само 100 страница.
Постолит Анатолиј В. “Основе вештачке интелигенције у примерима у Питхон-у” - водич за алате за развој апликација вештачке интелигенције користећи програмски језик Питхон. Публикација садржи много једноставних примера који вам помажу да боље разумете тему.
Милников Леонид „Статистичке методе рударења података“ је уџбеник за оне који већ имају искуства у развоју и желе дубље да се упусте у тему: научите принципе креирања информационих система и примере коришћења ових технологија у решавању стварних проблема.
Омељаненко Јарослав „Еволуционе неуронске мреже у Пајтону“ - књига о неуроеволуцији. Ово је метод обуке вештачких неуронских мрежа коришћењем еволуционих алгоритама.
Схелукхин Олег „Класификација ИП саобраћаја помоћу метода машинског учења“ је користан материјал за оне који раде са саобраћајем из мобилних апликација Скипе, Стеам, ИоуТубе, Вконтакте.
С. Николенко, А. Кадурин, Е. Архангелскаја „Дубоко учење. Урањање у свет неуронских мрежа“ је прва публикација на руском језику о дубоком учењу, која је помогла да дође до открића у области компјутерског вида, препознавања говора, обраде природног језика и других области.
Катсов Иља „Машинско учење за пословање и маркетинг“ - преглед дигиталних промена у маркетингу: како анализа података и интелигентне технологије помажу у решавању дигиталних проблема.
Осовски Станислав "Неуронске мреже за обраду информација" - збирка најновијих открића у области неуронских мрежа.
Консолидујте своје знање у нашим бесплатним онлајн курсевима: препоручујемо вам да погледате „ Основе машинског учења “ - научите како и шта машине подучавају, „ Интернет ствари “ - сазнајте како се информације преносе између уређаја, „ Виртуелна стварност “ - упознајте се са 5 главних карактеристика ВР.