искусственный интеллект

Машинное обучение для детей, Практическое введение в искусственный интеллект, Лейн Д., 2023.
 
Книга знакомит школьников с машинным обучением через выполнение 13 практических проектов в доступной образовательной онлайн-среде с применением языка визуального программирования Scratch. Все проекты в книге сопровождаются подробными пошаговыми инструкциями, доступными для любого новичка.

Грокаем глубокое обучение с подкреплением, Моралес М., 2023.
 
Мы учимся, взаимодействуя с окружающей средой, и получаемые вознаграждения и наказания определяют наше поведение в будущем. Глубокое обучение с подкреплением привносит этот естественный процесс в искусственный интеллект и предполагает анализ результатов для выявления наиболее эффективных путей движения вперед. Агенты глубокого обучения с подкреплением могут способствовать успеху маркетинговых кампаний, прогнозировать рост акций и побеждать гроссмейстеров в Го и шахматах. Давайте научимся создавать системы глубокого обучения на примере увлекательных упражнений, сопровождаемых кодом на Python с подробными комментариями и понятными объяснениями. Вы увидите, как работают алгоритмы, и научитесь создавать собственных агентов глубокого обучения с подкреплением, используя оценочную обратную связь.

Глубокое обучение в картинках, Визуальный гид по искусственному интеллекту, Крон Д., Бейлевельд Г., Аглаэ Б., 2020.
 
Глубокое обучение стало мощным двигателем для работы с искусственным интеллектом. Яркие иллюстрации и простые примеры кода избавят вас от необходимости вникать в сложные аспекты конструирования моделей глубокого обучения, делая сложные задачи доступными и увлекательными. Джон Крон, Грант Бейлевельд и замечательный иллюстратор Аглаэ Бассенс используют яркие примеры и аналогии, которые позволяют объяснить, что такое глубокое обучение, почему оно пользуется такой популярностью и как эта концепция связана с другими подходами к машинному обучению. Книга идеально подойдет разработчикам, специалистам по обработке данных, исследователям, аналитикам и начинающим программистам, которые хотят применять глубокое обучение в своей работе. Теоретические выкладки прекрасно дополняются прикладным кодом на Python в блокнотах Jupyter. Вы узнаете приемы создания эффективных моделей в TensorFlow и Keras, а также познакомитесь с PyTorch. Базовые знания о глубоком обучении позволят создавать реальные приложения — от компьютерного зрения и обработки естественного языка до генерации изображений и игровых алгоритмов

Алгоритмы Data Science и их практическая реализация на Python, Учебное пособие, Протодьяконов А.В., Пылов П.А., Садовников В.Е., 2022.
 
Рассмотрен полный каскад разработки моделей искусственного интеллекта. Проанализирована область Data Science, из которой выделены все необходимые для прикладной сферы алгоритмы машинного обучения, расположенные по уровню возрастания сложности работы с ними. Для студентов, изучающих информационные технологии. Может быть полезно как начинающим программистам, так и специалистам высокого уровня.

Искусственный интеллект и универсальное мышление, Потапов А.С., 2012.

   Книга содержит доступное введение в обширную и сложную область искусственного интеллекта. Существенное внимание уделено основополагающим идеям, необходимым для глубокого понимания методов поиска в пространстве решений, представления знаний, машинного обучения и самоорганизации, составляющих основу искусственного интеллекта. В то же время книга представляет собой рассуждение о том, каких ключевых свойств не хватает интеллектуальным системам, чтобы стать по-настоящему разумными, для чего автор нередко обращается к истокам искусственного интеллекта в области психологии, лингвистики, нейрофизиологии, математики, философии.
Книга предназначена для широкого круга читателей, интересующихся вопросами мышления, но также может оказаться полезной и специалистам в области искусственного интеллекта.

Автономный искусственный интеллект, Жданов А.А., 2015.

   Книга, посвященная моделированию нервных систем, дает возможные ответы на следующие вопросы: как должна быть устроена нервная система с логически-рациональной точки зрения? можно ли воспроизвести путь «конструкторской мысли», который прошла Природа, конструируя нервные системы? что такое нейрон и как он работает?
Рассмотрены способы построения адаптивных систем управления на основе эмпирических знаний, или систем динамической оптимизации. Представлены прототипы некоторых прикладных систем, построенных с использованием предложенного метода.
Для научных работников, аспирантов и студентов, интересующихся кибернетикой; для специалистов по системам управления, биологов и математиков.

Искусственный интеллект для моды, Голуб А., 2019.

   Искусственный интеллект — уже реальность нашей жизни. Нет такой сферы, где бы сейчас не применялись цифровые технологии. И мода не исключение. Умные зеркала, виртуальные примерочные, боди-сканеры, 3D-принтеры — вот лишь малая часть технологий, которые вовсю внедряют модные бренды и ритейлеры. А завтра может оказаться, что самую успешную коллекцию создал вовсе не человек, что компьютер разбирается в модных трендах лучше бьюти-блогеров и что одежду не шьют, а «печатают».

Искусственный интеллект, Углубленный уровень, 10-11 классы, Примерная рабочая программа, 2021.

   Курс «Искусственный интеллект (углубленный уровень)» для средней школы является углубленным в общей программе «Искусственный интеллект» для общеобразовательных школ и предназначен для преподавания в 10-11 классах. Этот курс продолжает формирование знаний учащихся старших классов о системах искусственного интеллекта как одной из наиболее перспективной и развивающейся областей научного и технологического знания. Искусственный интеллект – стратегически важное направление, которое в Национальной программе «Цифровая экономика Российской Федерации» обозначено в качестве одной из сквозных цифровых технологий, обеспечивающих ускоренное развитие приоритетных отраслей экономики и социальной сферы. Принятая в 2019 г. Национальная стратегия развития искусственного интеллекта ставит задачи совершенствования системы подготовки кадров в этом направлении, а также разработки и внедрения модулей по искусственному интеллекту в образовательные программы всех уровней, включая среднее общее образование. На решение данной задачи и направлен настоящий курс.