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: 1
نویسندگان: Akli Adjaoute
سری:
ISBN (شابک) : 9781633437722, 1633437728
ناشر: Manning
سال نشر: 2024
تعداد صفحات: 216
زبان: English
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود)
حجم فایل: 30 مگابایت
در صورت تبدیل فایل کتاب Inside AI: Over 150 billion purchases per year use this author's AI 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 داخلی: بیش از 150 میلیارد خرید در سال از هوش مصنوعی این نویسنده استفاده می کند 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.
Inside AI Praise for Inside AI brief contents contents foreword preface acknowledgments about the book Who should read this book? How this book is organized liveBook discussion forum about the author about the cover illustration 1 The rise of machine intelligence 1.1 What is artificial intelligence? 1.2 The AI revolution 1.3 Error-prone intelligence 1.4 Chatbots 1.5 Looking ahead Summary 2 AI mastery: Essential techniques, Part 1 2.1 Expert systems 2.2 Business rules management system 2.3 Case-based reasoning 2.4 Fuzzy logic 2.5 Genetic algorithms Summary 3 AI mastery: Essential techniques, Part 2 3.1 Data mining 3.2 Decision trees for fraud prevention 3.3 Artificial neural networks 3.4 Deep learning 3.4.1 The benefits of deep learning 3.4.2 Limitations of deep learning 3.5 Bayesian networks 3.6 Unsupervised learning 3.7 So, what is artificial intelligence? Summary 4 Smart agent technology 4.1 Principles of smart agents 4.1.1 Adaptability: The true mark of intelligence 4.1.2 Smart agent language Summary 5 Generative AI and large language models 5.1 Generative artificial intelligence 5.2 Large language models 5.3 ChatGPT 5.3.1 How ChatGPT creates human-like text 5.3.2 ChatGPT hallucination 5.4 Bard 5.5 Humans vs. LLMs 5.6 AI does not understand 5.7 Benefits of LLMs 5.8 LLM limits 5.9 Generative AI and intellectual property 5.10 Risks of generative AI 5.11 LLMs and the Illusion of Understanding Summary 6 Human vs. machine 6.1 The human brain 6.1.1 Thoughts 6.1.2 Memory 6.1.3 The subconscious mind 6.1.4 Common sense 6.1.5 Curiosity 6.1.6 Imagination 6.1.7 Creativity 6.1.8 Intuition 6.1.9 Analogy 6.2 Human vision vs. computer vision 6.2.1 AI and COVID 6.2.2 Image reasoning Summary 7 AI doesn’t turn data into intelligence 7.1 Machines defeating world champions 7.2 Lack of generalization Summary 8 AI doesn’t threaten our jobs 8.1 Are simple human tasks easy to automate? Summary 9 Technological singularity is absurd 9.1 The genesis of technological singularity 9.2 The truth about the evolution of robotics 9.3 Merging human with machine? 9.4 Science fiction vs. reality Summary 10 Learning from successful and failed applications of AI 10.1 AI successes 10.2 AI misuse 10.3 AI failures 10.4 How to set your AI project up for success 10.4.1 Data: The lifeblood of AI 10.4.2 The realistic AI perspective 10.4.3 The importance of planning 10.4.4 Risk mitigation 10.4.5 Collaboration and expertise 10.5 AI model lifecycle management 10.5.1 Data preparation 10.5.2 Behavior analysis 10.5.3 Data transformation 10.5.4 Model creation 10.5.5 Live production 10.5.6 Data storage 10.5.7 Notifications 10.5.8 Back-office review 10.5.9 Adaptive learning 10.5.10 Administration 10.5.11 Remark on AI platforms 10.6 Guiding principles for successful AI projects Summary 11 Next-generation AI 11.1 Data flexibility 11.2 Sampling 11.3 Elimination of irrelevant attributes 11.4 Data coherence 11.5 Lack of bias in data and algorithms 11.6 Feature engineering 11.7 Technique combination 11.8 Unsupervised learning 11.9 AI factory 11.10 Quality Assurance 11.11 Prediction reliability 11.12 Effective data storage and processing 11.13 Deployability and interoperability 11.14 Scalability 11.15 Resilience and robustness 11.16 Security 11.17 Explicability 11.18 Traceability and monitoring 11.19 Privacy 11.20 Temporal reasoning 11.21 Contextual reasoning 11.22 Causality inference 11.23 Analogical reasoning and transferability 11.24 Personalization 11.25 Sustainable AI 11.26 Adaptability 11.27 Human–machine collaboration Summary appendix A—Tracing the roots: From mechanical calculators to digital dreams A.1 Can machines think? appendix B—Algorithms and programming languages B.1 Algorithms B.2 Programming languages epilogue references Chapter 2 Chapter 3 Chapter 5 Chapter 6 Chapter 7 Chapter 8 Chapter 9 Chapter 10 Chapter 11 Appendix A Appendix B index A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Z