Buchfreigabe „Illustration von Algorithmen der künstlichen Intelligenz“ (kostenloser Versand)

Einführung in die Künstliche Intelligenz

Ein Algorithmus für künstliche Intelligenz ist ein Computeralgorithmus, der das Verhalten menschlicher Intelligenz simulieren kann. Es analysiert und verarbeitet große Datenmengen und nutzt Technologien wie maschinelles Lernen, Deep Learning und Verarbeitung natürlicher Sprache, um autonome Lern-, Argumentations- und Entscheidungsfähigkeiten zu erreichen.

Die Entwicklung von KI-Algorithmen hat mehrere Phasen und wichtige Meilensteine ​​durchlaufen. Im Folgenden sind die Hauptphasen und Schlüsseltechnologien der Entwicklung von Algorithmen für künstliche Intelligenz aufgeführt:

• Phase des logischen Denkens: Von den 1950er bis 1970er Jahren konzentrierten sich Algorithmen der künstlichen Intelligenz hauptsächlich auf logisches Denken und Expertensysteme. Diese Algorithmen simulieren menschliche Denkprozesse durch symbolisches Denken und Regel-Engines, beispielsweise Expertensysteme, die mithilfe von Regelbasen und Inferenz-Engines implementiert werden.

• Statistische Lernphase: Von den 1980er bis 1990er Jahren wandten sich Algorithmen der künstlichen Intelligenz allmählich statistischen Lernmethoden zu. Diese Methoden nutzen große Datenmengen für das Modelltraining und treffen Vorhersagen und Entscheidungen durch statistische Analyse und probabilistische Schlussfolgerungen. Zu den gängigen Algorithmen gehören Naive Bayes, Entscheidungsbäume, Support-Vektor-Maschinen usw.

• Phase des maschinellen Lernens: Vom Beginn des 21. Jahrhunderts bis heute hat sich maschinelles Lernen zum Mainstream der Algorithmen der künstlichen Intelligenz entwickelt. Algorithmen für maschinelles Lernen lernen aus Daten, indem sie Modelle trainieren, um Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen. Unter anderem verwenden überwachte Lernalgorithmen gekennzeichnete Daten für das Modelltraining, unüberwachte Lernalgorithmen entdecken Muster aus unbeschrifteten Daten und verstärkende Lernalgorithmen lernen optimale Verhaltensstrategien durch Versuch und Irrtum sowie Belohnungs- und Bestrafungsmechanismen.

• Deep-Learning-Phase: In den letzten Jahren hat die rasante Entwicklung der Deep-Learning-Technologie zu Durchbrüchen bei Algorithmen der künstlichen Intelligenz in Bereichen wie Bilderkennung, Spracherkennung und Verarbeitung natürlicher Sprache geführt. Deep-Learning-Algorithmen verwenden mehrschichtige neuronale Netzwerkmodelle zum Lernen und Vorhersagen, wie z. B. Convolutional Neural Networks (CNN) und Recurrent Neural Networks (RNN).

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„Heutzutage ist künstliche Intelligenz überall in unserem Leben zu sehen. Sie kann unsere Lieblingsfernsehsendungen vorantreiben, uns bei der Diagnose hartnäckiger Krankheiten helfen und uns Produkte empfehlen. Lassen Sie uns daher den Kernalgorithmus der künstlichen Intelligenz beherrschen und uns auf die ständigen Veränderungen einlassen.“ Clevere Welt.

Anders als diese Lehrbücher voller Formeln und Terminologie verwendet dieses Buch umfangreiche Diagramme, Fälle und Übungen, um die Grundkonzepte der künstlichen Intelligenz auf einfache Weise zu erklären. Sie benötigen lediglich Grundkenntnisse in Oberstufenmathematik, um dieses Buch problemlos lesen zu können. Nach der Lektüre dieses Buches sind Sie in der Lage, Algorithmen zu entwerfen, um das Risiko von Banktransaktionen vorherzusagen, Kunstwerke zu schaffen und sogar selbstfahrende Autos zu konfigurieren.
Hauptinhalt :
●Praktische Szenarien verschiedener Algorithmen der künstlichen Intelligenz
●Intelligente Suchalgorithmen zur Unterstützung der Entscheidungsfindung
●Von der Biologie inspirierte Algorithmencluster
●Maschinelles Lernen und neuronale Netze
●Reinforcement Learning und Q-Learning

Zu den Algorithmenclustern, auf die sich dieses Buch konzentriert, gehören Suchalgorithmen, evolutionäre Algorithmen und Schwarmintelligenz-Algorithmen. Jeder Cluster-Algorithmus ist von flach nach tief in zwei Kapitel unterteilt. Das grundlegende Kapitel des ersten Kapitels erläutert das Algorithmus-Designkonzept anhand verschiedener praktischer Fälle, und das fortgeschrittene Kapitel des nächsten Kapitels regt den Leser zum Nachdenken an, wie eine idealere Lösung erstellt werden kann . Gleichzeitig verwendet das Buch typische Arbeitsabläufe für maschinelles Lernen als Beispiele, um gängige Algorithmuskategorien wie lineare Regression, Entscheidungsbäume, neuronale Netze und Reinforcement Learning zu erläutern. Nach der Lektüre dieses Buches werden Sie in der Lage sein, die Schlüsselkompetenzen im gesamten Lernprozess zu beherrschen, wie z. B. das Bereinigen von Daten, das Trainieren von Modellen, das Testen von Modellen und das Optimieren von Algorithmen – wie das Sprichwort sagt, ist alles beim Alten, was eine solide Grundlage bildet damit Sie die intelligente Welt in der zukünftigen Basis weiter erkunden können.
In Anlehnung an den einheitlichen Stil der „Illustration“-Reihe gibt es in diesem Buch keine komplizierten Formeln, sondern stattdessen verschiedene praktische Illustrationen. Alles, was Sie brauchen, ist ein High-School-Mathe-Niveau und grundlegende Programmierkenntnisse, und Sie können verschiedene im Buch erwähnte Fälle erfolgreich lösen, von intelligenten Spielen bis hin zur Wegfindung auf Parkplätzen. Was noch besser ist, ist, dass der Kerncode des Algorithmus oft relativ unabhängig arbeitet und nicht so kompliziert ist wie der echte technische Code. Einhundert oder zehn Zeilen können problemlos Probleme wie die automatische Containerverteilung lösen (alle Beispielcodes im Buch sind in Kostenlos und Open Source auf Github.). Probieren Sie es einfach mal aus, wenn Ihnen intelligente Lösungen zur Verfügung stehen.

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