Искусственное зрение. Искусственный интеллект. Нейронные модели живых сенсорных систем

Этот товар закончился.

Описание и характеристики

Всеобщий интерес к теме искусственного интеллекта постоянно растет и вызывает настоящий ажиотаж в средствах массовой информации и в научной литературе. Такому вниманию мы обязаны, в частности, успехам математиков и программистов по обучению искусственных нейронных сетей («глубокому обучению»). Однако сенсорные системы и мозг простых живых систем (например, летающих насекомых) по эффективности намного превосходят искусственные нейронные сети. Для повышения их эффективности предстоит решить еще много задач по поиску оптимальных нейронных архитектур и алгоритмов их работы. Большую помощь в такой работе могли бы оказать реальные механизмы распознавания и управления, заимствованные у живой природы. Именно это направление успешно развивалось в лаборатории Института проблем управления, где работал автор данной книги. В книге сравниваются различные версии вычислительных нейронных сетей, включая «глубокое обучение», рассматриваются их плюсы и минусы.

Книга будет полезна студентам и аспирантам технических вузов, связанных с информационными технологиями, студентам биологических факультетов вузов, занимающимся проблемами моделирования живых сенсорных систем и мозга, а также широкому кругу читателей, интересующихся исследованиями искусственного интеллекта.
ID товара 2878398
Издательство Ленанд
Год издания
ISBN 978-5-9710-9300-8
Количество страниц 248
Размер 1.2x14.5x21.5
Тип обложки Мягкий переплёт
Вес, г 250

Отзывы

15 бонусов

за полезный отзыв длиной от 300 символов

15 бонусов

если купили в интернет-магазине «Читай-город»

Полные правила начисления бонусов за отзывы
Оставьте отзыв и получите бонусы
Оставьте первый отзыв и получите за него бонусы.
Это поможет другим покупателям сделать правильный выбор.
5.0
1 оценка
0
0
0
0
1
Всеобщий интерес к теме искусственного интеллекта постоянно растет и вызывает настоящий ажиотаж в средствах массовой информации и в научной литературе. Такому вниманию мы обязаны, в частности, успехам математиков и программистов по обучению искусственных нейронных сетей («глубокому обучению»). Однако сенсорные системы и мозг простых живых систем (например, летающих насекомых) по эффективности намного превосходят искусственные нейронные сети. Для повышения их эффективности предстоит решить еще много задач по поиску оптимальных нейронных архитектур и алгоритмов их работы. Большую помощь в такой работе могли бы оказать реальные механизмы распознавания и управления, заимствованные у живой природы. Именно это направление успешно развивалось в лаборатории Института проблем управления, где работал автор данной книги. В книге сравниваются различные версии вычислительных нейронных сетей, включая «глубокое обучение», рассматриваются их плюсы и минусы.

Книга будет полезна студентам и аспирантам технических вузов, связанных с информационными технологиями, студентам биологических факультетов вузов, занимающимся проблемами моделирования живых сенсорных систем и мозга, а также широкому кругу читателей, интересующихся исследованиями искусственного интеллекта.