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Artificial Intelligence By Example Second Edition

Acquire advanced AI, machine learning, and deep learning design skills
Denis Rothman 지음
Packt(GCO Science)

2020년 02월 28일 출간

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파일 정보 pdf (11.33MB)
ISBN 9781839212819
쪽수 579쪽
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작품소개

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Understand the fundamentals and develop your own AI solutions in this updated edition packed with many new examples

▶Book Description
AI has the potential to replicate humans in every field. Artificial Intelligence By Example, Second Edition serves as a starting point for you to understand how AI is built, with the help of intriguing and exciting examples.

This book will make you an adaptive thinker and help you apply concepts to real-world scenarios. Using some of the most interesting AI examples, right from computer programs such as a simple chess engine to cognitive chatbots, you will learn how to tackle the machine you are competing with. You will study some of the most advanced machine learning models, understand how to apply AI to blockchain and Internet of Things (IoT), and develop emotional quotient in chatbots using neural networks such as recurrent neural networks (RNNs) and convolutional neural networks (CNNs).

This edition also has new examples for hybrid neural networks, combining reinforcement learning (RL) and deep learning (DL), chained algorithms, combining unsupervised learning with decision trees, random forests, combining DL and genetic algorithms, conversational user interfaces (CUI) for chatbots, neuromorphic computing, and quantum computing.

By the end of this book, you will understand the fundamentals of AI and have worked through a number of examples that will help you develop your AI solutions.

▶What You Will Learn
?Apply k-nearest neighbors (KNN) to language translations and explore the opportunities in Google Translate
?Understand chained algorithms combining unsupervised learning with decision trees
?Solve the XOR problem with feedforward neural networks (FNN) and build its architecture to represent a data flow graph
?Learn about meta learning models with hybrid neural networks
?Create a chatbot and optimize its emotional intelligence deficiencies with tools such as Small Talk and data logging
?Building conversational user interfaces (CUI) for chatbots
?Writing genetic algorithms that optimize deep learning neural networks
?Build quantum computing circuits

▶Key Features
?AI-based examples to guide you in designing and implementing machine intelligence
?Build machine intelligence from scratch using artificial intelligence examples
?Develop machine intelligence from scratch using real artificial intelligence

▶Who This Book Is For
Developers and those interested in AI, who want to understand the fundamentals of Artificial Intelligence and implement them practically. Prior experience with Python programming and statistical knowledge is essential to make the most out of this book.
▶TABLE of CONTENTS
?Chapter 1: Getting Started with Next-Generation Artificial Intelligence through Reinforcement Learning
?Chapter 2: Building a Reward Matrix ? Designing Your Datasets
?Chapter 3: Machine Intelligence ? Evaluation Functions and Numerical Convergence
?Chapter 4: Optimizing Your Solutions with K-Means Clustering
?Chapter 5: How to Use Decision Trees to Enhance K-Means Clustering
?Chapter 6: Innovating AI with Google Translate
?Chapter 7: Optimizing Blockchains with Naive Bayes
?Chapter 8: Solving the XOR Problem with a Feedforward Neural Network
?Chapter 9: Abstract Image Classification with Convolutional Neural Networks (CNNs)
?Chapter 10: Conceptual Representation Learning
?Chapter 11: Combining Reinforcement Learning and Deep Learning
?Chapter 12: AI and the Internet of Things (IoT)
?Chapter 13: Visualizing Networks with TensorFlow 2.x and TensorBoard
?Chapter 14: Preparing the Input of Chatbots with Restricted Boltzmann Machines (RBMs) and Principal Component Analysis (PCA)
?Chapter 15: Setting Up a Cognitive NLP UI/CUI Chatbot
?Chapter 16: Improving the Emotional Intelligence Deficiencies of Chatbots
?Chapter 17: Genetic Algorithms in Hybrid Neural Networks
?Chapter 18: Neuromorphic Computing
?Chapter 19: Quantum Computing
?Appendix: Answers to the Questions

▶ Preface
This second edition of Artificial Intelligence By Example will take you through the main aspects of present-day artificial intelligence (AI) and beyond!

This book contains many revisions and additions to the key aspects of AI described in the first edition:

? The theory of machine learning and deep learning including hybrid and ensemble algorithms.
? Mathematical representations of the main AI algorithms including natural language explanations making them easier to understand.
? Real-life case studies taking the reader inside the heart of e-commerce: manufacturing, services, warehouses, and delivery.
? Introducing AI solutions that combine IoT, convolutional neural networks (CNN), and Markov decision process (MDP).
? Many open source Python programs with a special focus on the new features of TensorFlow 2.x, TensorBoard, and Keras. Many modules are used, such as scikit-learn, pandas, and more.
? Cloud platforms: Google Colaboratory with its free VM, Google Translate, Google Dialogflow, IBM Q for quantum computing, and more.
? Use of the power of restricted Boltzmann machines (RBM) and principal component analysis (PCA) to generate data to create a meaningful chatbot.
? Solutions to compensate for the emotional deficiencies of chatbo ts.
? Genetic algorithms, which run faster than classical algorithms in specific cases, and genetic algorithms used in a hybrid deep learning neural network.
? Neuromorphic computing, which reproduces our brain activity with models of selective spiking ensembles of neurons in models that reproduce our biological reactions.
? Quantum computing, which will take you deep into the tremendous calculation power of qubits and cognitive representation experiments.

This second edition of Artificial Intelligence By Example will take you to the cutting edge of AI and beyond with innovations that improve existing solutions. This book will make you a key asset not only as an AI specialist but a visionary. You will discover how to improve your AI skills as a consultant, developer, professor, a curious mind, or any person involved in artificial intelligence.

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