ورود به حساب

نام کاربری گذرواژه

گذرواژه را فراموش کردید؟ کلیک کنید

حساب کاربری ندارید؟ ساخت حساب

ساخت حساب کاربری

نام نام کاربری ایمیل شماره موبایل گذرواژه

برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید


09117307688
09117179751

در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید

دسترسی نامحدود

برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند

ضمانت بازگشت وجه

درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب

پشتیبانی

از ساعت 7 صبح تا 10 شب

دانلود کتاب Artificial Intelligence with Python

دانلود کتاب هوش مصنوعی با پایتون

Artificial Intelligence with Python

مشخصات کتاب

Artificial Intelligence with Python

ویرایش:  
نویسندگان:   
سری:  
ISBN (شابک) : 178646439X, 9781786464392 
ناشر: Packt Publishing - ebooks Account 
سال نشر: 2017 
تعداد صفحات: 0 
زبان: English 
فرمت فایل : EPUB (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) 
حجم فایل: 49 مگابایت 

قیمت کتاب (تومان) : 60,000



کلمات کلیدی مربوط به کتاب هوش مصنوعی با پایتون: هوش و معناشناسی، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، علوم کامپیوتر، کامپیوتر و فناوری، الگوریتم ها، ساختارهای داده، ژنتیک، مدیریت حافظه، برنامه نویسی، کامپیوتر و فناوری، پایتون، زبان های برنامه نویسی، کامپیوتر و فناوری



ثبت امتیاز به این کتاب

میانگین امتیاز به این کتاب :
       تعداد امتیاز دهندگان : 18


در صورت تبدیل فایل کتاب Artificial Intelligence with Python به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.

توجه داشته باشید کتاب هوش مصنوعی با پایتون نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.


توضیحاتی در مورد کتاب هوش مصنوعی با پایتون

ساخت اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی در دنیای واقعی با پایتون برای تعامل هوشمندانه با دنیای اطرافتان درباره این کتاب با استفاده از این راهنمای جامع وارد دنیای شگفت‌انگیز اپلیکیشن‌های هوشمند شوید. وارد دنیای هوش مصنوعی شوید، آن را کاوش کنید و برنامه‌های کاربردی خود را ایجاد کنید. مثال‌های روشن‌گری که شما را در کوتاه‌ترین زمان با هوش مصنوعی راه‌اندازی می‌کند. این کتاب برای توسعه‌دهندگان پایتون است که می‌خواهند برنامه‌های هوش مصنوعی در دنیای واقعی بسازند. این کتاب برای مبتدیان پایتون مناسب است، اما آشنایی با پایتون برای بازی با کد مفید خواهد بود. همچنین برای برنامه نویسان با تجربه پایتون که به دنبال استفاده از تکنیک های هوش مصنوعی در پشته های فناوری موجود خود هستند مفید خواهد بود. آنچه خواهید آموخت درک تکنیک های مختلف طبقه بندی و رگرسیون درک مفهوم خوشه بندی و نحوه استفاده از آن برای تقسیم خودکار داده ها مشاهده نحوه ساخت یک سیستم توصیه گر هوشمند درک برنامه نویسی منطقی و نحوه استفاده از آن ساخت سیستم های تشخیص خودکار گفتار درک اصول اولیه اکتشافی جستجو و برنامه نویسی ژنتیکی توسعه بازی با استفاده از هوش مصنوعی بیاموزید یادگیری تقویتی چگونه کار می کند کشف نحوه ساخت برنامه های کاربردی هوشمند با محوریت تصاویر، متن و داده های سری زمانی نحوه استفاده از الگوریتم های یادگیری عمیق و ساخت برنامه های کاربردی بر اساس آن را با جزئیات ببینید هوش مصنوعی به طور فزاینده ای در حال تبدیل شدن است. مربوط به دنیای مدرن است که در آن همه چیز توسط فناوری و داده ها هدایت می شود. این به طور گسترده در بسیاری از زمینه ها مانند موتورهای جستجو، تشخیص تصویر، روباتیک، امور مالی و غیره استفاده می شود. ما در این کتاب سناریوهای مختلف دنیای واقعی را بررسی می‌کنیم و با الگوریتم‌های مختلفی آشنا می‌شوید که می‌توان از آنها برای ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی استفاده کرد. در طول این کتاب، متوجه خواهید شد که چگونه در مورد چه چیزی آگاهانه تصمیم گیری کنید


توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی

Build real-world Artificial Intelligence applications with Python to intelligently interact with the world around you About This Book Step into the amazing world of intelligent apps using this comprehensive guide Enter the world of Artificial Intelligence, explore it, and create your own applications Work through simple yet insightful examples that will get you up and running with Artificial Intelligence in no time Who This Book Is For This book is for Python developers who want to build real-world Artificial Intelligence applications. This book is friendly to Python beginners, but being familiar with Python would be useful to play around with the code. It will also be useful for experienced Python programmers who are looking to use Artificial Intelligence techniques in their existing technology stacks. What You Will Learn Realize different classification and regression techniques Understand the concept of clustering and how to use it to automatically segment data See how to build an intelligent recommender system Understand logic programming and how to use it Build automatic speech recognition systems Understand the basics of heuristic search and genetic programming Develop games using Artificial Intelligence Learn how reinforcement learning works Discover how to build intelligent applications centered on images, text, and time series data See how to use deep learning algorithms and build applications based on it In Detail Artificial Intelligence is becoming increasingly relevant in the modern world where everything is driven by technology and data. It is used extensively across many fields such as search engines, image recognition, robotics, finance, and so on. We will explore various real-world scenarios in this book and you’ll learn about various algorithms that can be used to build Artificial Intelligence applications. During the course of this book, you will find out how to make informed decisions about what



فهرست مطالب

Contents
Preface
Intro to Artificial Intelligence
	What is Artificial Intelligence?
	Why do we need to study AI?
	Applications of AI
	Branches of AI
	Defining intelligence using Turing Test
	Making machines think like humans
	Building rational agents
	General Problem Solver
	Building an intelligent agent
	Installing Python 3
	Installing packages
	Loading data
	Summary
Classification & Regression using Supervised Learning
	Supervised versus unsupervised learning
	What is classification?
	Preprocessing data
	Label encoding
	Logistic Regression classifier
	Naïve Bayes classifier
	Confusion matrix
	Support Vector Machines
	Classifying income data using Support Vector Machines
	What is Regression?
	Building a single variable regressor
	Building a multivariable regressor
	Estimating housing prices using a Support Vector Regressor
	Summary
Predictive Analytics with Ensemble Learning
	What is Ensemble Learning?
	What are Decision Trees?
	What are Random Forests and Extremely Random Forests?
	Dealing with class imbalance
	Finding optimal training parameters using grid search
	Computing relative feature importance
	Predicting traffic using Extremely Random Forest regressor
	Summary
Detecting Patterns with Unsupervised Learning
	What is unsupervised learning?
	Clustering data with K-Means algorithm
	Estimating the number of clusters with Mean Shift algorithm
	Estimating the quality of clustering with silhouette scores
	What are Gaussian Mixture Models?
	Building a classifier based on Gaussian Mixture Models
	Finding subgroups in stock market using Affinity Propagation model
	Segmenting the market based on shopping patterns
	Summary
Building Recommender Systems
	Creating a training pipeline
	Extracting the nearest neighbors
	Building a K-Nearest Neighbors classifier
	Computing similarity scores
	Finding similar users using collaborative filtering
	Building a movie recommendation system
	Summary
Logic Programming
	What is logic programming?
	Understanding the building blocks of logic programming
	Solving problems using logic programming
	Installing Python packages
	Matching mathematical expressions
	Validating primes
	Parsing a family tree
	Analyzing geography
	Building a puzzle solver
	Summary
Heuristic Search Techniques
	What is heuristic search?
	Constraint Satisfaction Problems
	Local search techniques
	Constructing a string using greedy search
	Solving a problem with constraints
	Solving the region-coloring problem
	Building an 8-puzzle solver
	Building a maze solver
	Summary
Genetic Algorithms
	Understanding evolutionary and genetic algorithms
	Fundamental concepts in genetic algorithms
	Generating a bit pattern with predefined parameters
	Visualizing the evolution
	Solving the symbol regression problem
	Building an intelligent robot controller
	Summary
Games with Artificial Intelligence
	Using search algorithms in games
	Combinatorial search
	Minimax algorithm
	Alpha-Beta pruning
	Negamax algorithm
	Installing easyAI library
	Building a bot to play Last Coin Standing
	Building a bot to play Tic-Tac-Toe
	Building two bots to play Connect Four™ against each other
	Building two bots to play Hexapawn against each other
	Summary
Natural Language Processing
	Introduction and installation of packages
	Tokenizing text data
	Converting words to their base forms using stemming
	Converting words to their base forms using lemmatization
	Dividing text data into chunks
	Extracting the frequency of terms using a Bag of Words model
	Building a category predictor
	Constructing a gender identifier
	Building a sentiment analyzer
	Topic modeling using Latent Dirichlet Allocation
	Summary
Probabilistic Reasoning for Sequential Data
	Understanding sequential data
	Handling time-series data with Pandas
	Slicing time-series data
	Operating on time-series data
	Extracting statistics from time-series data
	Generating data using Hidden Markov Models
	Identifying alphabet sequences with Conditional Random Fields
	Stock market analysis
	Summary
Speech Recognizer
	Working with speech signals
	Visualizing audio signals
	Transforming audio signals to the frequency domain
	Generating audio signals
	Synthesizing tones to generate music
	Extracting speech features
	Recognizing spoken words
	Summary
Object Detection & Tracking
	Installing OpenCV
	Frame differencing
	Tracking objects using colorspaces
	Object tracking using background subtraction
	Building an interactive object tracker using the CAMShift algorithm
	Optical flow based tracking
	Face detection and tracking
	Eye detection and tracking
	Summary
Artificial Neural Networks
	Introduction to artificial neural networks
	Building a Perceptron based classifier
	Constructing a single layer neural network
	Constructing a multilayer neural network
	Building a vector quantizer
	Analyzing sequential data using recurrent neural networks
	Visualizing characters in an Optical Character Recognition database
	Building an Optical Character Recognition engine
	Summary
Reinforcement Learning
	Understanding the premise
	Reinforcement learning versus supervised learning
	Real world examples of reinforcement learning
	Building blocks of reinforcement learning
	Creating an environment
	Building a learning agent
	Summary
Deep Learning with Convolutional NNs
	What are Convolutional Neural Networks?
	Architecture of CNNs
	Types of layers in a CNN
	Building a perceptron-based linear regressor
	Building an image classifier using a single layer neural network
	Building an image classifier using a Convolutional Neural Network
	Summary
Index




نظرات کاربران