Як думають розумні машини

• Автор: Fierek Filip
• Видавництво: Wydawnictwo Naukowe PWN
• Рік видання: 2020
• Кількість сторінок: 330
• Формат: 16,5 x 23,5 см
• Обкладинка: м’яка обкладинка
• EAN: 9788301210403

У книзі представлено захоплюючий і доступний огляд прориву відкриття в галузі штучного інтелекту та машинного навчання, які зробили сучасні машини такими розумними. Автор Шон Герріш описує: - архітектуру програмного забезпечення, яка дозволяє автономним автомобілям залишатися на дорозі та пересуватися в багатолюдному міському середовищі; - конкуренцію Netflix з мільйоном доларів приз за кращу систему рекомендацій; - як програмісти навчили комп'ютери виконувати певну поведінку, пропонуючи їм ласощі, ніби вони дресирували собаку; - знаменита перемога Ватсона на Jeopardy! і дивиться, як комп’ютери грають в ігри, на прикладі AlphaGo і Deep Blue, які перемогли тодішніх чемпіонів світу зі стратегічних ігор і шахів.Однак комп’ютери ще не все освоїли. Автор описує труднощі створення інтелектуальних агентів, які можуть успішно грати в стратегічні ігри, такі як StarCraft. Любителі науки та технологій знайдуть цю книгу важливим путівником у майбутнє, де машини зможуть перехитрити людей. Шон Герріш є менеджером групи розробників програмного забезпечення в Google. У своїй поточній компанії він працював на різних посадах у сфері машинного навчання та розробки даних. Раніше він також займався цим у Teza Technologies. Він отримав ступінь доктора філософії з машинного навчання в Прінстонському університеті. "У цьому чіткому та доступному посібнику Герріш демонструє свою дивовижну здатність пояснювати, як працюють деякі з найбільш вражаючих, складних програм ШІ... як для спеціалістів, так і для неспеціалістів."- Бізнес-дайджест "Якщо ви коли-небудь задавалися питанням, як працюють автономні автомобілі, як Netflix створив свою систему рекомендацій і як компанія IBM Watson перемогла чемпіонів у Jeopardy!, ця книга для вас."- Robotics Business Review b>«Свіжий і сучасний погляд на штучний інтелект, машинне та глибоке навчання».- Inside Big Data