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 Inside AI: Over 150 billion purchases per year use this author's AI

دانلود کتاب هوش مصنوعی داخلی: بیش از 150 میلیارد خرید در سال از هوش مصنوعی این نویسنده استفاده می کند

Inside AI: Over 150 billion purchases per year use this author's AI

مشخصات کتاب

Inside AI: Over 150 billion purchases per year use this author's AI

ویرایش: 1 
نویسندگان:   
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 

قیمت کتاب (تومان) : 67,000



ثبت امتیاز به این کتاب

میانگین امتیاز به این کتاب :
       تعداد امتیاز دهندگان : 6


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.


توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی



فهرست مطالب

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




نظرات کاربران