SOWA OPAC : Sądecka Biblioteka Publiczna im. Józefa Szujskiego w Nowym Sączu

6 wyników

Książka

W koszyku

oceń

Autor

Albrzykowski Leszek

Forma i typ

Książki Publikacje dydaktyczne Publikacje naukowe

Odbiorca

Szkoły wyższe

Temat

Algorytmy Analiza danych Rachunek prawdopodobieństwa Statystyka matematyczna Uczenie maszynowe

Gatunek

Podręcznik

Dziedzina i ujęcie

Matematyka

Uczenie maszynowe (ML) i sztuczna inteligencja (AI). Obok komputerów kwantowych to dwa główne, gorące tematy we współczesnej informatyce. Oba nieco tajemnicze, futurystyczne i przede wszystkim wymagające posiadania dość sporej wiedzy i umiejętności matematycznych. Stąd podręczniki akademickie poświęcone sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowemu zwykle są grube, ciężkie i naszpikowane detalami. Niesprzyjające szybkiej nauce i w rzeczywistości wcale nie takie… podręczne. Inaczej jest z tą niewielkich rozmiarów książką. Jej autor przedstawia tematy związane z AI i ML z naciskiem na matematykę, tłumaczy jednak wszystko krok po kroku ― tak by czytelnikom było łatwiej je zrozumieć. Zagadnienia matematyczne są tu objaśniane o tyle, o ile jest to konieczne dla opanowania konkretnych treści z zakresu uczenia maszynowego.

aktualnie wypożyczona

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Wypożyczalnia dla dorosłych

Wszystkie egzemplarze są obecnie wypożyczone (1 egz.)

Książka

W koszyku

oceń

Autor

Ben-Ari Mordechai (1948- ) Mondada Francesco (1967- ) Sawka Krzysztof

Forma i typ

Książki Publikacje dydaktyczne Publikacje naukowe

Odbiorca

Szkoły średnie Szkoły wyższe

Temat

Automatyka Roboty i manipulatory Sztuczna sieć neuronowa Uczenie maszynowe

Gatunek

Podręcznik

Dziedzina i ujęcie

Fizyka i astronomia Inżynieria i technika Matematyka

Tytuł oryginału: Elements of robotics, 2018.

Robotyka jest bardzo ciekawą dziedziną inżynierii o ogromnym znaczeniu praktycznym. Wymaga znajomości kilku dyscyplin wiedzy, takich jak algorytmika, matematyka czy mechanika. Równocześnie roboty oddziałują na wyobraźnię i są przedmiotem zainteresowania uczniów na każdym poziomie edukacji, od przedszkolnego po uniwersytecki. O ile jednak początkowe zapoznawanie się z robotami polega głównie na zabawie i eksperymentach, o tyle poważniejsze studiowanie robotyki oznacza konieczność przyswojenia złożonych zagadnień, takich jak algorytmy robotyczne. W tej książce gruntownie wyjaśniono reguły robotyki, pokazano także, w jaki sposób przechodzi się od teoretycznych algorytmów do działania rzeczywistego robota. Znajdziemy tutaj przegląd różnego rodzaju robotów, jak również tworzących je podzespołów, jednak najważniejszą częścią publikacji jest omówienie algorytmów robotycznych - od odometrii i sterowania ze sprzężeniem zwrotnym po przetwarzanie obrazów i uczenie maszynowe. Poszczególne algorytmy zostały przedstawione za pomocą pseudokodu, co pozwoli na ich implementację w różnych językach programowania. Mogą zostać użyte w większości robotów edukacyjnych wyposażonych w dwusilnikowy napęd różnicowy, czujniki zbliżeniowe i moduł wyświetlania wyników użytkownikowi. Zawarty tu materiał pozwoli się dobrze przygotować do zaawansowanych studiów robotyki. W książce między innymi: * roboty i ich zastosowanie * czujniki i zachowanie reaktywne robota * ruch robota i sterowanie nim * nawigacja robota mobilnego: omijanie przeszkód i wykorzystywanie map * zastosowanie sieci neuronowych i uczenia maszynowego w robotach * robotyka roju i kinematyka manipulatora robotycznego Algorytmy robotyczne: zrozum i zaimplementuj!

dostępna do wypożyczenia

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Wypożyczalnia dla dorosłych

Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 007 (1 egz.)

Książka

W koszyku

oceń

Matematyka w uczeniu maszynowym / Marc Peter Deisenroth, A. Aldo Faisal, Cheng Soon Ong ; przekład: Filip Kamiński. - Gliwice : Helion, copyright 2022. - 416 stron : fotografie, ilustracje, wykresy ; 23 cm.

Autor

Deisenroth Marc Peter Faisal A. Aldo Ong Cheng Soon Kamiński Filip (informatyk)

Forma i typ

Książki Publikacje dydaktyczne Publikacje naukowe

Odbiorca

Szkoły wyższe

Temat

Matematyka Uczenie maszynowe

Gatunek

Podręcznik

Dziedzina i ujęcie

Informatyka i technologie informacyjne Matematyka

Tytuł oryginału: Mathematics for machine learning, 2020.

Uczenie maszynowe staje się wszechobecne. Dzięki coraz lepszym narzędziom służącym do tworzenia aplikacji szczegóły techniczne związane z obliczeniami i modelami matematycznymi są często pomijane przez projektantów. Owszem, to wygodne podejście, ale wiąże się z ryzykiem braku świadomości co do wszystkich konsekwencji wybranych rozwiązań projektowych, szczególnie ich mocnych i słabych stron. A zatem bez ugruntowanych podstaw matematyki nie można mówić o profesjonalnym podejściu do uczenia maszynowego. Ten podręcznik jest przeznaczony dla osób, które chcą dobrze zrozumieć matematyczne podstawy uczenia maszynowego i nabrać praktycznego doświadczenia w używaniu pojęć matematycznych. Wyjaśniono tutaj stosowanie szeregu technik matematycznych, takich jak algebra liniowa, geometria analityczna, rozkłady macierzy, rachunek wektorowy, optymalizacja, probabilistyka i statystyka. Następnie zaprezentowano matematyczne aspekty czterech podstawowych metod uczenia maszynowego: regresji liniowej, analizy głównych składowych, modeli mieszanin rozkładów Gaussa i maszyn wektorów nośnych. W każdym rozdziale znalazły się przykłady i ćwiczenia ułatwiające przyswojenie materiału.

dostępna do wypożyczenia

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Wypożyczalnia dla dorosłych

Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 51 (1 egz.)

Książka

W koszyku

oceń

Autor

Kurp Feliks

Forma i typ

Książki Publikacje dydaktyczne Publikacje naukowe

Odbiorca

Szkoły wyższe

Temat

Algorytmy Przetwarzanie danych Sztuczna inteligencja Sztuczna sieć neuronowa Uczenie maszynowe

Gatunek

Podręcznik

Dziedzina i ujęcie

Informatyka i technologie informacyjne

Nie ma wątpliwości, że sztuczna inteligencja (AI) zrewolucjonizuje w najbliższych dekadach nasze życie. Wśród największych autorytetów świata nauki panuje przekonanie, że stoimy w obliczu przełomu porównywalnego z wynalezieniem i zastosowaniami elektryczności. Sztuczna inteligencja od podstaw to pozycja, która począwszy od opisu klasycznych metod SI, takich jak algorytm genetyczny, algorytm mrówkowy, systemy ekspertowe czy sztuczne życie, zapoznaje Czytelnika z najbardziej zaawansowanymi modelami opartymi na sztucznych sieciach neuronowych. Autor skrupulatnie objaśnia złożone zagadnienia dotyczące zarówno podstaw teoretycznych, jak i budowy i zastosowań takich systemów, nie unika przy tym odwołania do historii ich rozwoju. Książka stanowi kompendium wiedzy na temat tej niesłychanie szybko rozwijającej się i dynamicznie wkraczającej w nasze życie dziedziny. Została napisana tak, aby była przystępna dla osób posiadających podstawowe umiejętności matematyczne. Może stanowić podręcznik dla studentów takich kierunków jak informatyka, mechatronika, a także automatyka i robotyka. Dzięki książce: * poznasz historię rozwoju sztucznej inteligencji * zdobędziesz wiedzę na temat aktualnych metod AI, takich jak uczenie maszynowe (ML), głębokie uczenie maszynowe (DL) czy przetwarzanie języka naturalnego (NLP) * na podstawie udostępnionych kodów źródłowych kilku autorskich aplikacji nabędziesz umiejętności w zakresie tworzenia i optymalizacji systemów sztucznej inteligencji

aktualnie wypożyczona

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Wypożyczalnia dla dorosłych

Wszystkie egzemplarze są obecnie wypożyczone (1 egz.)

Książka

W koszyku

oceń

Sztuczna inteligencja : praktyczny przewodnik dla sektora innowacji finansowych / Michał Nowakowski. - Stan prawny na 1 października 2023 r. - Warszawa : Wolters Kluwer, 2023. - 270 stron ; 21 cm.

Autor

Nowakowski Michał (prawnik)

Forma i typ

Książki Publikacje fachowe

Odbiorca

Adwokaci Informatycy Menedżerowie Pracownicy naukowi Przedsiębiorcy Radcy prawni Sędziowie

Temat

FinTech Instytucje finansowe Ochrona danych Prawo nowych technologii Przetwarzanie w chmurze Sztuczna inteligencja Uczenie maszynowe Zarządzanie danymi Polska

Gatunek

Poradnik

Dziedzina i ujęcie

Prawo i wymiar sprawiedliwości

Książka porusza problematykę wdrożeń sztucznej inteligencji w sektorze finansowym. Rozwój technologii i jej większa dostępność spowodowały, że coraz więcej instytucji finansowych decyduje się na wykorzystanie danych do zwiększenia wartości dla klientów oraz samej organizacji. Wdrożenie sztucznej inteligencji jest skomplikowanym procesem z perspektywy biznesowej, technologicznej i prawno-regulacyjnej. Wymaga to dobrego przygotowania na poziomie polityk, procedur, regulaminów oraz dokumentów z klientem, które zwiększą prawdopodobieństwo sukcesu. W poradniku omówiono zagadnienia z problematyki sztucznej inteligencji (AI), takie jak: uczenie maszynowe, głębokie, generatywna AI, wykorzystanie chmury obliczeniowej, a także kwestie dotyczące informacji prawnie chronionych oraz zarządzania danymi (w tym danymi osobowymi). Uwzględniono przy tym zarówno projektowane akty prawne i regulacje, jak i te już istniejące, które wpływają na to, jak sektor finansowy powinien podchodzić do bezpiecznego i efektywnego wdrożenia AI. Książka jest przeznaczona dla prawników (sędziów, adwokatów, radców prawnych), menedżerów instytucji finansowych, pracowników IT, przedsiębiorców działających w branży finansowej, dostawców technologii, a także dla pracowników naukowych.

dostępna w czytelni

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Czytelnia naukowa

Egzemplarze są dostępne wyłącznie na miejscu w bibliotece: sygn. 004 (1 egz.)

Książka

W koszyku

oceń

Głębokie uczenie : wprowadzenie / Jacek Tabor, Marek Śmieja, Łukasz Struski, Przemysław Spurek, Maciej Wołczyk. - Gliwice : Helion, copyright 2022. - 179 stron : fotografie, ilustracje, wykresy ; 24 cm.

Autor

Tabor Jacek (matematyk) Śmieja Marek Struski Łukasz Spurek Przemysław (matematyk) Wołczyk Maciej

Forma i typ

Książki Publikacje dydaktyczne Publikacje naukowe

Odbiorca

Szkoły wyższe

Temat

Deep learning Uczenie maszynowe

Gatunek

Podręcznik

Dziedzina i ujęcie

Informatyka i technologie informacyjne

Opanuj podstawy uczenia maszynowego. Od mniej więcej piętnastu lat jesteśmy świadkami rewolucji w nauczaniu maszynowym na niesamowitą skalę. Rewolucji tej sprzyja intensywny rozwój głębokich sieci neuronowych oraz niezbędnego do tego sprzętu obliczeniowego, takiego jak karty graficzne. "Deep learning", "machine learning" - te słowa klucze rozpalają wyobraźnię programistów, innowatorów i przedstawicieli przemysłu na całym świecie. Także studentów kierunków politechnicznych. Na świecie wydaje się sporo literatury poświęconej tym zagadnieniom, w Polsce niestety mamy pod tym względem deficyt. Niniejszy podręcznik, pomyślany jako wprowadzenie do tematu uczenia głębokiego, ma z założenia uzupełnić tę lukę. W związku z tym opracowany został w sposób umożliwiający zrozumienie zawartych w nim treści także osobom, które nie zetknęły się dotąd nawet z klasycznymi metodami nauczania maszynowego. Stąd sporo miejsca autorzy poświęcają podstawowym konceptom klastrowania, klasyfikacji oraz regresji. Druga połowa książki przybliża głębokie odpowiedniki modeli klasycznych - z naciskiem na objaśnienie podstawowych pojęć i ich intuicji. Ponieważ dla pełnego zrozumienia modeli niezbędne jest ich zaimplementowanie, integralną część książki stanowi kod, dostępny dla czytelnika na platformie GITHUB.

dostępna do wypożyczenia

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Wypożyczalnia dla dorosłych

Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 004 (1 egz.)