Наука

Изданный ГУМРФ учебник «Искусственный интеллект: от теории к практике» станет проводником в мир машинного обучения и интеллектуальных систем!

  

«Искусственный интеллект: от теории к практике» — новый учебник, который станет вашим надежным проводником в мир машинного обучения и интеллектуальных систем!

Выпущенный Государственным университетом морского и речного флота имени адмирала С.О. Макарова учебник специально создан для тех, кто хочет глубже погрузиться в одну из самых перспективных и быстроразвивающихся областей современности — искусственный интеллект.

Что делает книгу особенной?

• Четкая структура: от основ к современным методам ИИ,
• Подробное введение в Python — идеальный старт для новичков,
• Актуализация знаний базовой математики: линейная алгебра, теория вероятностей,
• Доступное объяснение ключевых понятий машинного обучения,
• Пошаговое освоение нейронных сетей с пояснением каждого шага,
• Множество кодов и примеров — всё с подробными комментариями,
• Вопросы и задачи после каждой главы для закрепления материала,
• Связь с практическими задачами: от инженерии до медицины и космоса.

Для кого эта книга?

• Студенты старших курсов и аспиранты,
• Инженеры и специалисты, внедряющие AI,
• Самоучки и начинающие разработчики, желающие понимать не только «как», но и «почему».

Если вы хотите не просто копировать чужой код, а глубоко понимать, как работает искусственный интеллект — этот учебник для вас.

Презентовали издание на прошедшей в апреленациональной научно-практической конференции «Системы интеллектуального управления и искусственный интеллект: теория и практика».

Учебник уже доступен в библиотеках учебных городков ГУМРФ!

Аннотация

Книга представляет собой учебник, предназначенный для лиц, знакомых с математикой в объеме обычного университетского курса. В нем дается определение основных понятий, используемых в теории машинного обучения – базовой основы всех теорий искусственного интеллекта. В качестве вводного материала подробно излагаются основы языка программирования Python, а также элементов линейной алгебры и теории вероятностей. От других учебников, предназначенных для студентов 3-5 курса и аспирантов, книгу отличает большое число примеров, написанных на Python. Каждое новое понятие иллюстрируется примером кода, внутри которого большинство операторов снабжено подробными комментариями. Все коды, представленные в этом учебнике, можно найти на https://sohoware.ru/SohoBook/.

Такой стиль изложения помогает читателям, которые впервые знакомятся с предметом, лучше понять его логику и самостоятельно перейти к теории обучения простейших нейронных сетей. Это помогает пониманию и современных исследований в области искусственного интеллекта, охватывающих широкий спектр подходов, включая машинное обучение, глубокое обучение, нейронные сети, и предлагаемых уникальных методов и техник для создания интеллектуальных систем. Среди ключевых задач искусственного интеллекта подробно рассмотрены алгоритмы, которые могут адаптироваться и учиться из данных, предоставляя новые возможности для автоматизации и решения сложных задач в различных областях, от медицины до космических исследований.

Структурно учебник состоит из введения и восьми глав, и его условно можно разделить на четыре части: основные определения, математический «ликбез», теория машинного обучения простейших нейронных сетей и переход к современному состоянию искусственного интеллекта – науки молодой и бурно развивающейся в настоящее время. Изложение построено таким образом, что читатель, хорошо знакомый с первыми двумя частями, вполне может начинать изучение двух последних. В учебнике подробно рассмотрены связи теории машинного обучения со смежными дисциплинами - от фундаментальных наук до методов приближенных вычислений. Вопросы и задания, идущие после каждой главы, помогают усвоению материала и закладывают основы для его самостоятельного применения в инженерных задачах.

Учебник также может быть полезен не только для студентов, но и для широкого круга инженерных работников, применяющих методы искусственного интеллекта в своей деятельности.

По материалам авторского коллектива издания