Motory umelej inteligencie: Úvod do matematiky hlbokého učenia

Recenzie čitateľov

Kniha Jamesa Stonea je uznávaná za to, že poskytuje stručný a pútavý úvod do koncepcií strojového učenia a hlbokého učenia, ktorý je vhodný pre čitateľov s rôznou úrovňou matematického vzdelania. Hoci mnohí recenzenti chvália jej čitateľnosť a pedagogický prístup, niektorí považujú niektoré časti za mätúce kvôli silnému spoliehaniu sa na zložité názvoslovie a nedostatočným definíciám kľúčových pojmov.

⬤ Stručná a zábavná, nabitá cennými informáciami
⬤ pútavý štýl písania
⬤ vhodná pre čitateľov so základnými znalosťami matematiky
⬤ efektívne vysvetľuje základné pojmy
⬤ poskytuje historický pohľad
⬤ autor reaguje na otázky.

⬤ Mätúce názvoslovie a zložitý matematický zápis
⬤ niektoré pojmy nedostatočne definované
⬤ niektorí čitatelia uvádzajú ťažkosti s pochopením kľúčových myšlienok, najmä v neskorších kapitolách
⬤ problémy s kompatibilitou s Kindle Scribe
⬤ problémy s dodaním tlačenej verzie.

(na základe 15 čitateľských recenzií)

Pôvodný názov:

Artificial Intelligence Engines: A Tutorial Introduction to the Mathematics of Deep Learning

Obsah knihy:

Mozog mal vždy zásadnú výhodu oproti bežným počítačom: dokáže sa učiť. Nová generácia algoritmov umelej inteligencie v podobe hlbokých neurónových sietí však túto výhodu rýchlo eliminuje.

Hlboké neurónové siete sa spoliehajú na adaptívne algoritmy, ktoré umožňujú zvládnuť širokú škálu úloh vrátane diagnostiky rakoviny, rozpoznávania objektov, rozpoznávania reči, ovládania robotov, šachu, pokru, backgammonu a Go na nadľudskej úrovni. V tejto bohato ilustrovanej knihe sú najprv neformálne vysvetlené kľúčové algoritmy učenia neurónových sietí, po ktorých nasledujú podrobné matematické analýzy. Témy zahŕňajú tak historicky dôležité neurónové siete (napr.

perceptróny), ako aj moderné hlboké neurónové siete (napr. generatívne adverzné siete).

Online počítačové programy, zozbierané z repozitárov s otvoreným zdrojovým kódom, poskytujú praktické skúsenosti s neurónovými sieťami a prezentácie v PowerPointe poskytujú podporu pri výučbe. Kniha je napísaná neformálnym štýlom, obsahuje rozsiahly slovník pojmov, výukové prílohy (napr.

Bayesova veta) a zoznam ďalšej literatúry.