Лука Массарон , Джон Пол Мюллер - Искусственный интеллект для чайников

коммуникации
Создание новых алфавитов
Автоматизация перевода
Включение жестикуляции
Обмен идеями
Установление связи
Улучшение коммуникаций
Определение тенденций
Использование средств массовой информации
Улучшение сенсорного восприятия человека
Смещение спектра данных
Усиление человеческих органов чувств

147
148
149
150
151
153
153
154
154
155
156
156
157

Часть 3. Программно-ориентированные приложения
искусственного интеллекта

159

Глава 9. Анализ данных для искусственного интеллекта
Анализ данных
Почему анализ столь важен
Пересмотр значения данных
Машинное обучение
Как работает машинное обучение
Преимущества машинного обучения
Будешь полезным — станешь обыденным
Пределы машинного обучения
Содержание

161
162
165
166

168
169
171
173
173
9

Обучение на основе данных
Контролируемое обучение
Неконтролируемое обучение
Обучение с подкреплением

175
176
177
177

Глава 10. Машинное обучение в искусственном интеллекте
Способы обучения
Пять основных подходов к обучению искусственного интеллекта
Три наиболее перспективных подхода
к обучению искусственного интеллекта
Ожидание следующего прорыва
Поиск правды в вероятностях
На что способны вероятности
Учет предыдущих знаний
Представление реального мира как графа
Рост деревьев, способных классифицировать
Предсказание результатов при разделении данных
Принятие решений на основании деревьев
Отсечение переросших деревьев

183
184
185
186
188
192
196
196
199
200

Глава II. Усиление искусственного интеллекта глубоким обучением
Формирование нейронных сетей, подобных человеческому мозгу
Знакомство с нейронами
Сначала был чудесный перцептрон
Подражание учащемуся мозгу
Простые нейронные сети
Раскроем секреты коэффициентов
Роль обратного распространения ошибки
Знакомство с глубоким обучением
Различия в глубоком обучении
Поиск еще более умных решений
Выявление краев и форм образов
Распознавание символов
Как работает свертка
Соревнования с использованием образов
Обучение подражанию искусству и жизни
Запоминание важных последовательностей

203
204
204
206
208
208
209
210
211
212
214
217
217
219
221
222
223

10

Содержание

179
180
180

Магия общения искусственного интеллекта
Соревнования между двумя искусственными интеллектами

223
226

Часть 4. Работа с искусственным интеллектом
в аппаратных приложениях

231

Глава 12. Разработка роботов
Роли роботов
Разоблачение научно-фантастических представлений о роботах
Почему так трудно быть гуманоидом
Сотрудничество с роботами
Сборка простого робота
Компоненты
Восприятие мира
Управление роботом

233
234
236
239
242
245
245
247
247

Глава 13. Полеты с дронами
На грани искусства
Беспилотный вылет на задание
Знакомство с квадро коптером
Области применения дронов
Дроны на невоенных ролях
Усиление дронов искусственным интеллектом
Проблемы регулирования

249
250
250
252
254
255
258
261

Глава 14. Автомобиль, управляемый искусственным интеллектом
Краткая история
Будущее мобильности
Восхождение на шестой уровень автономности
Пересмотр мнения о роли автомобилей
Введение в беспилотные автомобили
Объединение всех технологий
Появление на сцене искусственного интеллекта
Не искусственным интеллектом единым
Преодоление неопределенности восприятия
Знакомство с сенсорами автомобиля
Объединение обнаруженного

263
264
265
266
268
272
273
274
275
277
278
280

Содержание

11

Часть 5. Будущее искусственного интеллекта

283

Глава 15. Причины неудач приложений
Использование искусственного интеллекта там, где он не будет работать
Определение границ искусственного интеллекта
Неправильное применение искусственного интеллекта
Мир нереалистичных ожиданий
Влияние зим искусственного интеллекта
Понятие зимы искусственного интеллекта
Причины зим искусственного интеллекта
Пересмотр ожиданий и новые цели
Решения в поиске задачи
Определение примочки
Реклама
Когда люди справляются лучше
Поиск простого решения

285
286
286
290
291
292
292
293
295
297
298
299
299
299

Глава 16. Искусственный интеллект в космосе
Наблюдение за Вселенной
Первый --">