Программирование | книги. Страница 32

В классическом учебнике тьюринговского лауреата Н. Вирта аккуратно, на тщательно подобранных примерах прорабатываются основные темы алгоритмики - сортировка и поиск, рекурсия, динамические структуры данных. Перевод на русский язык выполнен заново, все рассуждения и программы проверены и исправлены, часть примеров по согласованию с автором переработана с целью максимального прояснения их логики (в том числе за счет использования цикла Дейкстры). Нотацией примеров теперь служит Оберон/Компонентный Паскаль - наиболее совершенный потомок старого Паскаля по прямой линии. Большая часть материала книги составляет необходимый минимум знаний по алгоритмике не только для программистов-профессионалов, но и любых других специалистов, активно использующих программирование в работе.

Книга может быть использована как учебное пособие при обучении будущих программистов, начиная со старшеклассников в профильном обучении, а также подходит для систематического самообразования.

Искусственный интеллект: современный подход, 4-е изд. в 3-х томах

Авторы: Рассел Стюарт, Норвиг Питер

В четвертом, обновленном, пересмотренном и дополненном издании этой книги область искусственного интеллекта (ИИ) исследуется и анализируется во всей ее обширности и глубине. Здесь представлены все современные достижения и изложены идеи, которые были сформулированы в исследованиях, проводившихся в течение последних пятидесяти лет, а также собраны на протяжении двух тысячелетий в областях знаний, ставших стимулом к развитию ИИ как науки. Предыдущие издания этой книги стали классическими образцами литературы по ИИ и приняты в качестве учебного пособия более чем в 1400 университетах 128 стран мира, где были высоко оценены как убедительный итог обобщения результатов, достигнутых в этой области науки.

Список книг:
Том 1. Решение проблем: знания и рассуждения
В текущем томе, получившем подзаголовок Решение проблем: знания и рассуждения, излагаются основы основ ИИ — общая характеристика этой области как науки об интеллектуальных агентах, действующих в различных средах и решающих различные задачи на основании знаний, результатов восприятия, рассуждений и планирования.
Том 2. Знания и рассуждения в условиях неопределенности
Обсуждаются различные аспекты подхода к реализации агентов, действующих в средах, приближенных к реальности: вероятностные рассуждения, в том числе о времени, построение планов и принятие решений (простых и сложных), в том числе в многоагентной среде.
Том 3. Обучение, восприятие и действие
Рассматриваются наиболее сложные и современные подобласти ИИ: различные подходы к машинному обучению, обработка естественного языка, компьютерное зрение и робототехника, а также не менее важные аспекты ИИ — его конфиденциальность, беспристрастность и безопасность.

Объяснимые модели искусственного интеллекта на Python. Модель искусственного интеллекта. Объяснения с использованием библиотек, расширений и фреймворков на основе языка Python

Автор: Прадипта Мишра

В этой книге рассматриваются так называемые модели «черного ящика» для повышения адаптивности, интерпретируемости и объяснимости решений, принимаемых алгоритмами искусственного интеллекта (ИИ), с использованием таких фреймворков, как библиотеки Python XAI, TensorFlow 2.0+, Keras, а также пользовательских фреймворков с использованием декораторов Python (Python Wrappers). Излагаются основы объяснимости и интерпретируемости моделей, обсуждаются методы и системы для интерпретации линейных, нелинейных моделей и моделей временных рядов, используемых в ИИ. Вы узнаете, как алгоритм ИИ принимает решение и как сделать модель ИИ интерпретируемой и объяснимой, ознакомитесь с моделями глубокого обучения. Объяснимый искусственный интеллект (Explainable Artificial Intelligent – XAI) является актуальной потребностью, поскольку все больше и больше моделей искусственного интеллекта (ИИ) используется для выработки бизнес-решений.