autor :  Andrzej Lang

format :  B5
objętość :  126 str. (książka kolorowa)

ISBN  978-83-7837-110-6

Wprowadzenie

Spis treści



WPROWADZENIE

Książka zatytułowana "Archipelag sztucznej inteligencji"", napisana przez specjalistę (profesor AGH, członek PAN i PAU, wiceprezes Polskiego Stowarzyszenia Sztucznej Inteligencji i Polskiego Towarzystwa Sieci Neuronowych) Ryszarda Tadeusiewicza jest oryginalną próbą przybliżenia tytułowej problematyki specjalnemu czytelnikowi: młodzieży szkół średnich.

Stykamy się obecnie z wieloma informacjami na ten temat, przy czym są to oceny skrajne: albo że sztuczna inteligencja jest głównym motorem postępu nauki, techniki i gospodarki, więc trzeba ją rozwijać, albo że stanowi ona zagrożenie dla ludzkości, więc trzeba ją ograniczać. Oceny są zwykle ferowane przy minimalnej wiedzy na temat tego, czym w istocie jest sztuczna inteligencja, natomiast zawierają duży ładunek emocji.

Ta książka dostarcza dużą porcję rzetelnej wiedzy, która pozwoli Czytelnikowi samemu wyrobić sobie opinie na temat sztucznej inteligencji. Warto dodać, że wiedza ta jest podana w przystępnej i atrakcyjnej formie.


SPIS TREŚCI

Wstęp. Dlaczego "archipelag"?"

Kilka ogólnych uwag

    Z czego się wywodzą metody sztucznej inteligencji?
    Czy sztuczna inteligencja jest możliwa?
    Najpierw poznajmy ogólny podział
    Uczenie maszynowe
    Klucz do wielu metod sztucznej inteligencji - naśladowanie natury
    Wstępna klasyfikacja metod sztucznej inteligencji

Rachunek symboliczny jako najstarsza wyspa archipelagu

    Charakterystyka metod symbolicznych

Sztuczne sieci neuronowe

    Książka, do której warto sięgnąć
    Popularność sieci neuronowych
    Droga do stworzenia sztucznych sieci neuronowych
    Neuron - biologiczny mikroprocesor
    Kilka ciekawostek związanych z budową neuronu
    Sztuczny neuron
    Sposób realizacji sztucznych neuronów
    Jak połączyć neurony, żeby wyszła dobra sieć?
    Zalety uczenia sieci neuronowej
    Czym jest zbiór uczący?
    Przebieg procesu uczenia sieci
    Zapobieganie przeznaczeniu
    Wygładzanie wyników procesu uczenia
    Przykład przejścia od uczenia do eksploatacji sieci neuronowej
    Sieci Kohonena
    Sieci Hopfielda
    Sieci głębokiego uczenia

Światło ludzkiej mądrości w archipelagu sztucznej inteligencji

    Jak nauczyć komputer, że nie należy zabijać pacjentów?
    Eksploatacja systemu ekspertowego - stawianie pytania
    Metoda automatycznego wnioskowania
    Forma odpowiedzi i sposób jej wykorzystania
    System ekspertowy odważniejszy od współpracowników

Wyspa mgieł

    Co to jest zbiór rozmyty?
    Logika rozmyta
    Więcej o logice rozmytej - niestety z kilkoma wzorami matematycznymi
    Liczby przybliżone jako rozmyte podejście do arytmetyki

Zbiory przybliżone

    Polak twórcą działu sztucznej inteligencji
    Podejmowanie decyzji w przypadku zbiorów przybliżonych
    Prosty przykład

Rozpoznawanie obrazów (pattern recognition)

    Rozpoznawanie obrazów w zastosowaniach cywilnych
    Opis obrazu poprzez cechy
    Uczenie jako niezbędny element rozpoznawania
    Proste metody rozpoznawania

Analiza skupień

    Metody grupowania jako klucz do analizy skupień
    Wybór poziomu cięcia i jego konsekwencje
    Liczebność skupień i ich użyteczność

Algorytmy genetyczne

    Pojęcia chromosomu, osobnika i populacji
    Chromosom opisujący rybę - wprowadzenie do ładnego przykładu
    Działanie algorytmu genetycznego: wybór populacji początkowej
    Działanie algorytmu genetycznego: ocena osobników
    Działanie algorytmu genetycznego: kryterium stopu
    Działanie algorytmu genetycznego: dlaczego wybieramy seks?
    Działanie algorytmu genetycznego: wybór osobników rodzicielskich
    Działanie algorytmu genetycznego: zastosowanie mutacji
    Działanie algorytmu genetycznego: wymiana pokoleń
    Efekt działania algorytmu genetycznego

Algorytmy mrówkowe - podejście wąskie dla owocne

Uczące się drzewa decyzyjne

    Jak jest zbudowane drzewo decyzyjne?
    Tworzenie drzewa decyzyjnego w wyniku uczenia - baza do uczenia
    Tworzenie drzewa decyzyjnego w wyniku uczenia - przebieg uczenia
    Gotowe narzędzia do budowy uczących się drzew decyzyjnych

Programy grając z ludźmi w gry strategiczne

    Najpierw "padły" warcaby
    Zmagania programów szachowych
    Klęska nieunikniona
    To komputer wygrał - a nie programista!
    Padł też ostatni bastion - gra Go

Przetwarzanie języka naturalnego

    Znaczenie języka naturalnego
    Rozpoznawanie mowy i automatyczna zamiana wypowiedzi na tekst
    Co komputer może zrobić z tekstem?
    Słowniki frekwencyjne i ich zastosowania
    Programy prowadzące dialogi i tłumaczące z języka na język

Rekomendacje do dalszego przeczytania

Bibliografia


Powrót do strony głównej  |   e-mail  |   Zamówienie