Разделы

Фильтр

Автор

Серия

Переплет

Цена

1.23
52.23
102.23
153.23
203.4

Информационные технологии

Ажиотаж вокруг искусственного интеллекта и его применения в классическом бизнесе не утихает, но многие компании до сих пор не понимают, какую реальную выгоду принесет им внедрение новых технологий в их бизнес-процессы. Эксперт в области аналитики и больших данных, преподаватель в Гарвардской школе бизнеса Томас Дэвенпорт в своей книге покажет, как можно эффективно интегрировать ИИ и когнитивные технологии в текущую бизнес-стратегию предприятия, чтобы сделать продукты привлекательнее, процессы совершеннее, а компанию успешнее. Он подробно рассматривает преимущества и сложности внедрения различных видов технологий: статистическое машинное обучение, нейронные сети, глубокое обучение, обработка естественного языка, экспертные системы на основе правил, роботы и роботизированная автоматизация процессов. И приводит примеры использования ИИ в разных компаниях: Amazon, Google, Facebook, GlaxoSmithKline, Uber, GE, цифровом банке DBS и др. Книга Томаса Дэвенпорта — дорожная карта для владельцев и руководителей компаний по внедрению решений на основе искусственного интеллекта и когнитивных технологий. Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику: Преимущества и сложности Дейвенпорт Т.,Дэвенпорт Т. Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику: Преимущества и сложности 29.93 руб. Заказать
Вас пугает необходимость обрабатывать петабайтные наборы данных? Познакомьтесь с Google BigQuery, - системой хранения информации, которая может консолидировать данные по всему предприятию, облегчает интерактивный анализ и позволяет реализовать задачи машинного обучения. Теперь вы можете эффективно хранить, запрашивать, получать и изучать данные в одной удобной среде. Вальяппа Лакшманан и Джордан Тайджани научат вас работать в современном хранилище данных, используя все возможности масштабируемого, безсерверного публичного облака. С этой книгой вы: - Погрузитесь во внутреннее устройство BigQuery - Изучите типы данных, функции и операторы, которые поддерживает Big Query - Оптимизируете запросы и реализуете схемы повышения производительности или снижения затрат - Узнаете о GIS, time travel, DDL / DML, пользовательских функциях и сценариях SQL - Решите множество задач машинного обучения - Узнаете, как защитить данные, отслеживать работу и авторизовать пользователей. Google BigQuery. Всё о хранилищах данных, аналитике и машинном обучении Лакшманан В.,Та Google BigQuery. Всё о хранилищах данных, аналитике и машинном обучении 78.93 руб. Заказать
Глубокое обучение стало мощным двигателем для работы с искусственным интеллектом. Яркие иллюстрации и простые примеры кода избавят вас от необходимости вникать в сложные аспекты конструирования моделей глубокого обучения, делая сложные задачи доступными и увлекательными. Джон Крон, Грант Бейлевельд и замечательный иллюстратор Аглаэ Бассенс используют яркие примеры и аналогии, которые позволяют объяснить, что такое глубокое обучение, почему оно пользуется такой популярностью и как эта концепция связана с другими подходами к машинному обучению. Книга идеально подойдет разработчикам, специалистам по обработке данных, исследователям, аналитикам и начинающим программистам, которые хотят применять глубокое обучение в своей работе. Теоретические выкладки прекрасно дополняются прикладным кодом на Python в блокнотах Jupyter. Вы узнаете приемы создания эффективных моделей в TensorFlow и Keras, а также познакомитесь с PyTorch. Базовые знания о глубоком обучении позволят создавать реальные приложения — от компьютерного зрения и обработки естественного языка до генерации изображений и игровых алгоритмов. Глубокое обучение в картинках.Визуальный гид по искуствен.интеллекту Глубокое обучение в картинках.Визуальный гид по искуствен.интеллекту 50.41 руб. Заказать
Эта книга — подробное руководство по новейшим инструментам глубокого обучения с подкреплением и их ограничениям. Мы реализуем и проверим на практике методы кросс-энтропии и итерации по ценностям (Q-learning), а также градиенты по стратегиям.Для экспериментов используются самые разные среды обучения с подкреплением (RL), начиная с классических CartPole и GridWorld и заканчивая эмуляторами Atari и средами непрерывного управления (на основе PyBullet и RoboSchool). Множество примеров основано на нестандартных средах, в которых мы с нуля разработаем модель окружения.В этой книге- Вы узнаете, какое место в контексте глубокого обучения занимают методы RL, реализуете сложные модели глубокого обучения.- Изучите основу RL: марковские процессы принятия решений.- Рассмотрите примеры реализации методов RL: метод кросс-энтропии, DQN, A3C, TRPO, PPO, DDPG, D4PG и других.- Узнаете, как работать с дискретными и непрерывными пространствами действий в различных средах.- Увидите, как разработать систему, обучающуюся играм Atari, используя обучение с подкреплением.- Создадите собственную среду по модели OpenAI Gym для обучения биржевого агента.- Реализуете метод AlphaGo Zero для игры в Connect4.- Познакомитесь с применением RL в обработке речи: узнаете, как обучить диалогового бота на фразах из кинофильмов. Глубокое обучение с подкреплением.AlphaGo и другие технологии Лапань М. Глубокое обучение с подкреплением.AlphaGo и другие технологии 79.90 руб. Заказать
Язык R предлагает мощный набор методов машинного обучения, позволяющих быстро проводить нетривиальный анализ ваших данных. Книга является руководством, которое поможет применять методы машинного обучения в решении ежедневных задач. Бретт Ланц научит всему необходимому для анализа данных, формирования прогнозов и визуализации данных. Здесь вы найдете информацию о новых улучшенных библиотеках, советы об этических аспектах машинного обучения и проблемах предвзятости, а также познакомитесь с глубоким обучением. В этой книге - Основы машинного обучения и особенности обучения компьютера на примерах. - Подготовка данных к использованию в машинном обучении средствами языка R. - Классификация значимости результатов. - Предсказание событий с помощью деревьев решений, правил и опорных векторов. - Прогнозирование числовых данных и оценка финансовых данных с помощью регрессионных методов. - Моделирование сложных процессов с использованием нейронных сетей – фундамент глубокого обучения. - Оценка моделей и улучшение их производительности. - Новейшие технологии для обработки больших данных, в частности R 3.6, Spark, H2O и TensorFlow. Машинное обучение на R: экспертные техники для прогностического анализа Ланц Б. Машинное обучение на R: экспертные техники для прогностического анализа 86.34 руб. Заказать
"Искусственный интеллект на практике" - это увлекательный рассказ об использовании ИИ и машинного обучения современными компаниями. В книге содержится 50 реальных примеров практического применения ИИ в решении своих задач компаниями со всего мира. Быстро развивающийся ИИ вышел из лабораторий и отделов компьютерных наук в бизнес. ИИ и машинное обучение считаются важнейшими инструментами достижения успеха. Они используются в разных сферах - от банковского дела и финансов до соцсетей и маркетинга. Технологии предлагают инновационные решения компаниям всех размеров, секторов и отраслей промышленности. Из этой увлекательной и актуальной книги вы узнаете, как с помощью ИИ повысить производительность и эффективность и анализировать рыночные предпочтения. В книге понятная структура, 50 примеров распределены по 5 категориям: технологии, розничные продажи, медиа, финансы и здравоохранение, и производство. Прочтение одной главы занимает пять минут, так что если читать по главе в день, получится пятьдесят дней. Технических подробностей в книге нет. Ее ценность в том, что она информирует о потенциальных возможностях. Объединив в одном издании примеры из разных сфер, автор способствует "перекрестному опылению". Искусственный интеллект на практике. 50 кейсов успешных компаний Бернард Марр, Мэтт Уорд Искусственный интеллект на практике. 50 кейсов успешных компаний 32.41 руб. Заказать
Все, что вам действительно нужно знать о машинном обучении, может уместиться на паре сотен страниц. Начнем с простой истины: машины не учатся. Типичное «машинное обучение» заключается в поиске математической формулы, которая при применении к набору входных данных (называемых «обучающими данными») даст желаемые результаты. Андрей Бурков постарался дать все необходимое, чтобы каждый мог стать отличным современным аналитиком или специалистом по машинному обучению. То, что удалось вместить в пару сотен страниц, в других книгах растянуто на тысячи. Типичные книги по машинному обучению консервативны и академичны, здесь же упор сделан на алгоритмах и методах, которые пригодятся в повседневной работе. «В наше время очень полезно иметь краткое введение в машинное обучение, на которое всегда можно давать ссылку и после которого можно быть уверенным, что человек говорит на одном с тобой языке. Попытку дать такое введение я вижу в этой книге, и мне кажется, что попытка получилась очень удачной. Книга действительно представляет читателю широкий спектр основных понятий и методов машинного обучения, которые здесь изложены корректно, хоть и по понятным причинам очень кратко. Но если книгу прочитать вдумчиво и действительно освоить то, о чем здесь говорится, этот шаг может превратиться в большой скачок. Чего я и желаю всем читателям: разбирайтесь, познавайте, интересуйтесь новым и не бойтесь трудностей. Удачи!» Сергей Николенко, директор по научным исследованиям (Chief Research Officer) платформы Neuromation, автор бестселлера «Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей» «Бурков взял на себя решение очень важной, но невероятно сложной задачи — уместить знакомство с машинным обучением в маленькую книгу. Он удачно выбрал темы — теоретические и практические — которые будут полезны и для практиков, и для читателей, понимающих, что эти первые сто страниц, которые они прочитают, закладывают прочный фундамент для дальнейшего изучения». Питер Норвиг, директор по исследованиям в компании Google, соавтор книги «Искусственный интеллект. Современный подход» «Широта тем, которые охватывает эта маленькая книга, поражает! Бурков без страха и сомнений приводит математические уравнения, которыми часто пренебрегают авторы небольших книг. Мне очень понравилось, как всего несколькими словами автор объясняет основные понятия. Книга пригодится новичкам в этой области, а также ”старожилам” — каждый сможет извлечь выгоду из такого широкого взгляда на машинное обучение.» Орельен Жерон, консультант по машинному обучению, старший инженер-программист, автор книги «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow» Машинное обучение без лишних слов Бурков А. Машинное обучение без лишних слов 41.25 руб. Заказать
В далеком 1950-м году американский математик, отец-основатель кибернетики и теории искусственного интеллекта Норберт Винер опубликовал работу "Человеческое применение человеческих существ" (в русском переводе – "Кибернетика и общество"), в которой выразил свои опасения, связанные с развитием искусственного интеллекта. Сейчас, в ХХI веке, проблема выглядит еще более злободневной. Наша компьютерная зависимость стала тотальной. Развлечения, покупки, работа, учеба – практически все сосредоточено в гаджетах размером с ладонь. Руководствуясь удобством и – что уж греха таить? – ленью, мы перекладываем на ИИ часть надоевших и скучных функций, а зачастую доверяем ему и принятие решений.Пока, на волне эйфории от открывшихся перспектив, преимущества искусственного интеллекта кажутся неоспоримыми, но не получится ли так, что милые удобства, которые мы получили сейчас, в период "младенчества" искусственного интеллекта, обернутся крупными неприятностями, когда "младенец" повзрослеет и посмотрит на "родителей" критическим взглядом? Руководствуясь формулой "кто предупрежден – тот вооружен", Джон Брокман предложил известным ученым, публицистам и философам поразмышлять о перспективах взаимодействия человека и искусственного интеллекта в свете идей, высказанных Винером, а также в свете новых реалий и последних достижений научной мысли. Искусственный интеллект - надежды и опасения Брокман Джон Искусственный интеллект - надежды и опасения 18.90 руб. Заказать
Глубокое обучение — машинное обучение, которое строится на идее обучения через примеры. Эта книга разбирает основные идеи этой сложной отрасли изучения искусственного интеллекта. Авторы ставят цель сформировать целостное представление о том, как решаются задачи в области глубокого обучения, какие понятия используются в этой среде и как внедрять соответствующие алгоритмы. С оживлением нейросетей в 2000-е годы глубокое обучение стало чрезвычайно активно развивающейся областью исследования, прокладывающей путь современному машинному обучению. Эта книга предлагает примеры и толкования, которые помогут понять основные идеи в этой сложной отрасли знаний. Такие крупные компании, как Google, Microsoft и Facebook, обратили внимание на глубокое обучение и активно увеличивают штат своих подразделений, работающих в этой области. Для всех остальных оно остается все еще сложным, комплексным и трудноуловимым предметом. Исследования переполнены непонятным жаргоном, а разрозненные учебники, имеющиеся в сети, не дают должного представления о том, как решаются задачи в этой области. Цель этой книги — заполнить данный пробел. Для кого эта книга Для всех, кто интересуется или занимается глубоким обучением. Основы глубокого обучения. Создание алгоритмов для искусственного интеллекта следующего поколения Нихиль Будума Основы глубокого обучения. Создание алгоритмов для искусственного интеллекта следующего поколения 48.26 руб. Заказать
Искусственный интеллект (ИИ) быстро переходит из области научной фантастики в повседневную жизнь. Современные устройства распознают человеческую речь, способны отвечать на вопросы и выполнять машинный перевод. В самых разных областях, от управления беспилотным автомобилем до диагностирования рака, применяются алгоритмы распознавания объектов на базе ИИ, возможности которых превосходят человеческие. Крупные медиакомпании используют роботизированную журналистику, создающую из собранных данных статьи, подобные авторским. Очевидно, что ИИ готов стать по-настоящему универсальной технологией, такой как электричество. Какие подходы и технологии считаются наиболее перспективными? Какие крупные открытия возможны в ближайшие годы? Можно ли создать по-настоящему мыслящую машину или ИИ, сравнимый с человеческим, и как скоро? Какие риски и угрозы связаны с ИИ, и как их избежать? Вызовет ли ИИ хаос в экономике и на рынке труда? Смогут ли суперинтеллектуальные машины выйти из-под контроля человека и превратиться в реальную угрозу? Разумеется, предсказать будущее невозможно. Тем не менее, эксперты знают о текущем состоянии технологий, а также об инновациях ближайшего будущего больше, чем кто бы то ни было. Вас ждут блестящие встречи с такими признанными авторитетами, как Р. Курцвейл, Д. Хассабис, Дж. Хинтон, Р. Брукс и многими другими. Архитекторы интеллекта: вся правда об искусственном интеллекте от его создателей Форд Мартин Архитекторы интеллекта: вся правда об искусственном интеллекте от его создателей 40.74 руб. Заказать
Прикладная книга для тех предпринимателей и экспертов, которые хотят использовать искусственный интеллект для более точного прогнозирования и автоматизации. Новая волна искусственного интеллекта принесла нам не в полной мере разум, но его критическую составляющую — прогнозирование. Компания Deep Genomics сделала шаг вперед в медицине, предполагая, какие процессы начнутся в клетке после изменений в последовательности ДНК. Компания Chisel усовершенствовала правовую практику прогнозом того, какая именно часть документа подлежит редактированию. Компания Validere повысила эффективность нефтедобычи, рассчитав процент содержания влаги в поступающем на переработку и хранение сырье. Все это — лишь малый перечень всех возможностей применения, которые появятся в бизнесе в ближайшем будущем. Если вы плохо представляете, что значит искусственный интеллект для вас и вашего бизнеса, эта книга поможет вам понять все его возможности и сориентироваться в преимуществах технологии. Руководители бизнеса из этой книги узнают о влиянии ИИ на управление и принятие решений. Студенты — о перспективах развития трудовой деятельности и карьеры. Политики — о том, как менять общество к лучшему с помощью ИИ. Качественное прогнозирование снижает неопределенность, а значит, ИИ можно использовать на практике — для принятия решений по развитию бизнеса. Для кого книга Для предпринимателей и руководителей, заинтересованных в применении искусственного интеллекта для прогнозирования. Искусственный интеллект на службе бизнеса. Как машинное прогнозирование помогает принимать решения Аджей Агравал, Джошуа Ганс, Ави Голдфарб Искусственный интеллект на службе бизнеса. Как машинное прогнозирование помогает принимать решения 33.11 руб. Заказать
Нет в издательстве Перед вами - первая книга о глубоком обучении, написанная на русском языке. Глубокие модели оказались ключом, который подходит ко всем замкам сразу: новые архитектуры и алгоритмы обучения, а также увеличившиеся вычислительные мощности и появившиеся огромные наборы данных, привели к революционным прорывам в компьютерном зрении, распознавании речи, обработке естественного языка и многих других типично "человеческих" задачах машинного обучения. Эти захватывающие идеи, вся история и основные компоненты революции глубокого обучения, а также самые современные достижения этой области, доступно и интересно изложены в книге. Максимум объяснений, минимум кода, серьезный материал о машинном обучении и увлекательное изложение - в этой уникальной работе замечательных российских ученых и интеллектуалов. Глубокое обучение.Погружение в мир нейронных сетей Николенко С. И., Кадурин А. А., Архангельская Е. О. Глубокое обучение.Погружение в мир нейронных сетей Уведомить о появлении
Большая часть информации, представленная на сегодняшний день по блокчейн, страдает отрывочностью, однобокостью или сложностью терминологии. Перед вами — первое систематизированное изложение темы блокчейн на русском языке, в котором автор технологически сложные концепции объясняет понятным языком. Помимо истории возникновения и описания технологии, в книге рассмотрены наиболее популярные проекты, реализованные на блокчейн, уже существующее и потенциальное применение в различных отраслях, а также проблематика взаимоотношений блокчейн-проектов и государств. Наконец, автор подробно разбирает самые востребованные и популярные темы — инвестиции в криптоактивы, связанные с ними риски и перспективы развития блокчейн. Книга адресована широкому кругу читателей и будет интересна как техническим специалистам, так и аудитории, далекой от финансовых и IT-технологий. Блокчейн. Принципы и основы Цихилов А. Блокчейн. Принципы и основы 22.45 руб. Заказать
Искусственный интеллект - уже реальность нашей жизни. Нет такой сферы, где бы сейчас не применялись цифровые технологии. И мода не исключение. Умные зеркала, виртуальные примерочные, боди-сканеры, 3D-принтеры - вот лишь малая часть технологий, которые вовсю внедряют модные бренды и ритейлеры. А завтра может оказаться, что самую успешную коллекцию создал вовсе не человек, что компьютер разбирается в модных трендах лучше бьюти-блогеров и что одежду не шьют, а "печатают". Андрей Голуб - основатель и генеральный директор инновационной компании ELSE Corp. В 2017 году Forbes включил ее в десятку стартапов, изменивших модную индустрию Италии. Андрей родился в Казахстане, вырос в Беларуси, окончил факультет робототехники Белорусского национального технического университета по специальности "прикладная математика", затем аспирантуру в области системного анализа и проектирования инновационных технологий. В 2004 году переехал в Италию по приглашению НИИ искусственного интеллекта FBK. С 2009 года в качестве независимого консультанта сотрудничает со многими высокотехнологичными компаниями и международными стартапами. Искусственный интеллект для моды Голуб Андрей Искусственный интеллект для моды 39.52 руб. Заказать
Нет в издательстве Распродажа Дискретная математика - это необходимый базис для карьеры прикладного математика и программиста, и в то же время один из предметов, вызывающих у студентов наибольшие трудности. Это учебное пособие познакомит вас с главными понятиями и методами дискретной математики, а также даст основы программирования в математической компьютерной среде Mathematica. В доступной форме изложен теоретический материал разделов: комбинаторика и перечислительная комбинаторика; структуры данных - двоичные кучи и двоичные деревья поиска - и основные алгоритмы на них; алгоритмы сортировки и сравнение их трудоемкости; сравнения по модулю, операции в кольцах вычетов и современные методы шифрования; графы и деревья. Приведены решения задач, иллюстрирующих вводимые понятия, а также даны задачи и упражнения для самостоятельной работы. На двенадцати "уроках программирования" приведены реальные программные коды, реализующие все введенные ранее алгоритмы. Кроме того, на этих уроках показано, каким образом Mathematica поможет при решении различных задач дискретной математики. Дискретная математика. Учебник для вузов и программирование в Wolfram Mathematica Иванов О. А., Фридман Г. М. Дискретная математика. Учебник для вузов и программирование в Wolfram Mathematica Уведомить о появлении
Как за год научиться программировать и устроиться разработчиком в Ebay? Кори Альтхофф, автор книги "Сам себе программист", на собственном опыте знает, что это возможно, и делится знаниями с читателями. Альтхофф создал универсальный самоучитель, не похожий ни на один другой. На примере языка Python автор показывает, как буквально с первого урока можно приступить к созданию собственной небольшой программы, а к концу книги уверенно писать код. Помимо этого, вы узнаете, как успешно проходить собеседования на должность программиста в любой IT компании и перестать сомневаться в собственных силах. Это прекрасное пособие для тех, кто хочет научиться программировать и планирует заниматься этим профессионально. Автор книги всего за год научился программировать, что само по себе немало. Однако Кори Альтхофф пошел дальше, и научившись программировать, он устроился разработчиком в одну из самых серьезных современных IT компаний - Ebay. Как ему удалось? Читайте эту книгу, изучайте программирование на языке Python по уникальной авторской методике - вам это тоже по силам! Сам себе программист. Как научиться программировать и устроиться в Ebay? Альтхофф К. Сам себе программист. Как научиться программировать и устроиться в Ebay? 20.64 руб. Заказать
Нет в издательстве Распродажа В учебнике в соответствии с требованиями государственных образовательных стандартов в трех разделах представлен материал по основным направлениям информатики. В разделе "Информатика как область интеграции знаний" дается представление о роли информации в развитии общества, об управлении знаниями, о логических основах построения компьютера, о методах и средствах моделирования, об основах построения баз данных и информационных системах, об информационной безопасности, о менеджменте информационной сферы. В разделе "Техническая база информатики" приведена информация об аппаратной части компьютера, о компьютерных сетях, рассматривается история и тенденции развития компьютерных систем. В разделе "Алгоритмическое и программное обеспечение информатики" излагаются основы теории алгоритмов и технологии программирования, приводится классификация программного обеспечения и характеристики разных классов программных продуктов. Информатика: Учебник для вузов. Стандарт третьего поколения Макарова Н. В., Волков В. Б. Информатика: Учебник для вузов. Стандарт третьего поколения Уведомить о появлении
Алгоритмы – это рецепты, которые делают возможным эффективное программирование. Их изучение позволяет усвоить общие подходы к решению задач и накапливать полезные методики для их решения. В этой книге представлено множество классических алгоритмов, вы узнаете, где они применяются и как их анализировать, чтобы понять их поведение. Эта книга может быть полезной не только в вашей текущей профессиональной деятельности, но и может помочь вам получить новую работу. Изучите полезные алгоритмы, включая:     Численные алгоритмы: рандомизация, разложение на множители, простые числа и численное интегрирование     Методики работы с распространенными структурами данных: массивы, связные списки и сети     Более продвинутые структуры данных: кучи, деревья, сбалансированные деревья и B-деревья Освойте различные методы решения задач:     Поиск методом полного перебора     Разделяй и властвуй     Жадные алгоритмы и алгоритм восхождения на вершину     Алгоритмы поиска кратчайшего пути     Эвристические методики     Сужение границ             Алгоритмы. Теория и практическое применение Стивенс Р. Алгоритмы. Теория и практическое применение 31.14 руб. Заказать
1 2 3