|
╔══════════════════════════════════════════════════════╗ ║ Grokking AI
Algorithms – Wydanie II (2026) ║
╚══════════════════════════════════════════════════════╝
[ INFORMACJE ] ────────────────────────────────────────────────────────
Język : angielski ISBN : 1633434818 Stron : 594 Format : True PDF
Rozmiar : 83.32 MB
[ OPIS ] ────────────────────────────────────────────────────────
Algorytmy sztucznej inteligencji są podstawą nowoczesnych technologii,
od wyszukiwania i optymalizacji po deep learning, uczenie ze
wzmocnieniem i generatywną AI.
Ta książka w prosty i praktyczny sposób wyjaśnia najważniejsze algorytmy
AI. Zawiera przejrzyste przykłady, wizualizacje oraz łatwy do
zrozumienia kod, dzięki czemu łatwo zrozumiesz jak inteligentne systemy
uczą się, planują i adaptują.
Drugie wydanie zawiera nowe oraz zaktualizowane treści: - duże modele
językowe (LLM) - generowanie obrazów - nowoczesne techniki AI
[ CZEGO SIĘ NAUCZYSZ ]
──────────────────────────────────────────────────────── - jak dobrać
odpowiedni algorytm AI - zrozumienie różnych typów problemów -
projektowanie i implementacja rozwiązań AI - podstawy algorytmów
wyszukiwania - sieci neuronowe i predykcja - podstawy uczenia ze
wzmocnieniem - budowa pipeline’ów LLM i modeli generatywnych
[ ZAWARTOŚĆ KSIĄŻKI ]
──────────────────────────────────────────────────────── - algorytmy
wyszukiwania i optymalizacja rojowa - deep learning i sieci neuronowe -
uczenie ze wzmocnieniem - systemy generatywnej AI
[ WYMAGANIA ] ──────────────────────────────────────────────────────── -
podstawowa lub średniozaawansowana znajomość programowania - matematyka
na poziomie szkoły średniej - brak wymaganego doświadczenia z AI
[ AUTOR ] ────────────────────────────────────────────────────────
Rishal Hurbans
[ SPIS TREŚCI ] ────────────────────────────────────────────────────────
01. Intuicja AI 02. Podstawy wyszukiwania 03. Inteligentne wyszukiwanie
04. Algorytmy ewolucyjne 05. Zaawansowane metody ewolucyjne 06.
Inteligencja rojowa: mrówki 07. Inteligencja rojowa: cząstki 08. Machine
learning 09. Sztuczne sieci neuronowe 10. Uczenie ze wzmocnieniem 11.
Duże modele językowe 12. Modele generowania obrazów
|
