Аргвал А Искусственный интеллект на службе бизнеса. Как машинное прогнозирование помогает принимать решения

В исследовании систематизированы и освещены основные вопросы, касающиеся использования новых технологий (блокчейн, искусственный интеллект и другие) в правовом аспекте. Подробно рассматривается возможность работы механизмов для сферы интеллектуальных прав. Материал приводится по состоянию на июль 2018 г. Исследование может быть полезно правообладателям, специалистам, занятым в инновационной деятельности, преподавателям, аспирантам и студентам юридических и технических специальностей и всем интересующимся данной тематикой

50 кейсов от крупнейших компаний о том, как искусственный интеллект помог им в бизнесе

В этой книге рассматриваются так называемые модели «черного ящика» для повышения адаптивности, интерпретируемости и объяснимости решений, принимаемых алгоритмами искусственного интеллекта (ИИ), с использованием таких фреймворков, как библиотеки Python XAI, TensorFlow 2.0+, Keras, а также пользовательских фреймворков, использующих оболочки Python. Излагаются основы объяснимости и интерпретируемости моделей, обсуждаются методы и системы для интерпретации линейных, нелинейных моделей и моделей временных рядов, используемых в ИИ. Вы узнаете, как алгоритм ИИ принимает решение и как сделать модель ИИ интерпретируемой и объяснимой, ознакомитесь с моделями глубокого обучения

Книга известного специалиста по программированию, в которой приведены основные сведения о языке Prolog, описан процесс разработки программ Prolog и показано применение языка Prolog во многих областях искусственного интеллекта, включая решение задач и эвристический поиск, программирование в ограничениях, представление знаний и экспертные системы, планирование, машинное обучение, качественные рассуждения, обработка текста на различных языках и ведение игр. Книга предназначена для тех, кто проходит обучение в области языка Prolog и искусственного интеллекта или интересуется этими перспективными направлениями. От читателя не требуется наличие знаний в области искусственного интеллекта. Не обязательна также значительная подготовка в области программирования

Показан процесс изучения основ машинного и глубокого обучения в теоретической и прикладной плоскости подготовки. Рассмотрены профильные направления искусственного интеллекта и критерии их значимости. Приведен анализ и аудит содержания подходящих существующих готовых рабочих программ. Для специалистов в области искусственного интеллекта. Может быть полезно студентам, обучающимся по направлению подготовки «Искусственный интеллект»

анная книга представляет собой углубленное практическое руководство, которое позволит читателям освоить методы глубокого обучения на уровне, достаточном для развертывания готовых решений. Прочитав книгу, вы сможете быстро приступить к работе с библиотекой TensorFlow и заняться оптимизацией архитектур глубокого обучения

Искусственный интеллект становится неотъемлемым атрибутом современного мира, управляемого технологиями и данными. Он интенсивно применяется в таких областях, как поисковые системы, распознавание образов, робототехника, беспилотные автомобили и т.п. В этой книге исследуются различные сценарии, взятые из реальной жизни. Прочитав ее, вы будете знать, какие алгоритмы искусственного интеллекта следует применять в том или ином контексте