دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
ویرایش:
نویسندگان: Prateek Joshi
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
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
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.
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
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
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