Системы искусственного интеллекта и машинное обучение [Евгения Истратова, Егор Антонянц]

Учебное пособие посвящено описанию принципов работы систем искусственного интеллекта, моделей и способов машинного обучения, а также алгоритмов глубокого обучения. В работе изложены научно-методологические основы и подходы к процессу разработки и применения систем искусственного интеллекта. Большое внимание уделяется принципам обработки естественного языка, инструментам искусственного интеллекта для работы с изображениями, аудио- и медиафайлами.

Учебное пособие адресовано обучающимся по направлениям «Информатика и вычислительная техника», «Прикладная информатика» и «Лингвистика», а также может быть полезно специалистам в области информационных систем и технологий.

Содержание
1. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
1.1. Понятие и цели искусственного интеллекта
1.2. Этапы развития искусственного интеллекта
1.3. Этические аспекты использования искусственного интеллекта
1.4. Обзор инструментов искусственного интеллекта
2. МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
2.1. Понятие машинного обучения
2.2. Модели машинного обучения
2.3. Способы машинного обучения
3. ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ
3.1. Понятие глубокого обучения
3.2. Устройство нейронной сети
3.3. Алгоритмы глубокого обучения
3.4. Применение технологий глубокого обучения
4. ОБРАБОТКА ЕСТЕСТВЕННОГО ЯЗЫКА
4.1. Понятие и принцип работы алгоритмов NLP
4.2. Библиотеки для NLP
4.3. Направления применения NLP
4.4. Сентиментальный анализ текста
5. ГЕНЕРАТИВНЫЕ ЯЗЫКОВЫЕ МОДЕЛИ
5.1. Понятие языковых моделей
5.2. Генеративный искусственный интеллект и большие языковые модели
5.3. Применение языковых моделей
6. ОБЗОР ИНСТРУМЕНТОВ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
6.1. Инструменты искусственного интеллекта для работы с изображениями
6.2. Инструменты искусственного интеллекта для работы с аудио

Формат pdf