Informatyka
Szeregi czasowe. Praktyczna analiza i predykcja z wykorzystaniem statystyki i uczenia maszynowego
Aileen Nielsen
Analiza szeregów czasowych zyskuje na znaczeniu. Wraz z postępującą digitalizacją danych służby zdrowia, rozwojem inteligentnych miast czy upowszechniającym się internetem rzeczy staje się coraz bardziej potrzebna. Obiecującym rozwiązaniem jest analiza szeregów czasowych metodami wspomaganymi uczeniem maszynowym. Techniki te umożliwiają skuteczne monitorowanie i wykorzystywanie coraz większych zbiorów danych. Być może ich zastosowanie do pracy z szeregami czasowymi wydaje się nieoczywiste, jednak bez analiz szeregów czasowych nie można w pełni wykorzystać zebranych danych. Ta książka jest szerokim, aktualnym i praktycznym przeglądem metod analizy szeregów czasowych, w którym ujęto pełny potok przetwarzania danych czasowych i modelowania. Zaprezentowano w niej rzeczywiste przypadki użycia tych metod i zilustrowano je obszernymi fragmentami znakomicie zaprojektowanego kodu w językach R i Python. Znalazły się tutaj praktyczne wskazówki ułatwiające rozwiązywanie najczęstszych problemów występujących w inżynierii danych czasowych i ich analizie. Ujęto tu zarówno konwencjonalne metody statystyczne, jak i nowoczesne techniki uczenia maszynowego. To bardzo przydatny przewodnik, dzięki któremu analitycy danych, inżynierowie oprogramowania i naukowcy będą mogli płynnie przejść od podstaw pracy z szeregami czasowymi do rozwiązywania konkretnych zagadnień na profesjonalnym poziomie. Dzięki tej książce nauczysz się: pozyskiwać, przechowywać i przetwarzać szeregi czasowe eksplorować dane czasowe i symulować je wykonywać pomiary błędów pracować z szeregami czasowymi za pomocą uczenia maszynowego lub uczenia głębokiego oceniać dokładność i wydajność modeli Skutecznie analizuj szeregi czasowe i wydobywaj bezcenną wiedzę!
Marek Kasperski
Czy można zbudować świadomą maszynę, sztuczny mózg? Czy też w naszych umysłach tkwi jakiś element, którego nie da się uchwycić w programach komputerowych? Może takim nieuchwytnym elementem jest ludzka świadomość? Systemy komputerowe wykazujące zdrowy rozsądek i dysponujące ogromną wiedzą, zdolne do dialogu z człowiekiem mogą się pojawić jeszcze w tym dziesięcioleciu. Celem i przedmiotem badań specjalistów od Sztucznej Inteligencji są maszyny, które potrafiłyby rozwiązywać zadania, podejmować decyzje, a mówiąc ogólniej -- rozumowałyby na wzór człowieka. Badania nad Sztuczną Inteligencją rozwijają się obecnie bardzo dynamicznie, a ich wyniki są wykorzystywane w wielu dziedzinach: począwszy od gier komputerowych, przez robotykę po systemy rozpoznawania mowy i obrazów. Książka niniejsza ma jednak dużo szerszy zakres - tematycznie obejmuje zagadnienia z zakresu ogólnie rozumianej Sztucznej Inteligencji, filozofii tej dziedziny i nauk kognitywnych. Zagadnienia te można powiązać m.in. z logiką, informatyką, lingwistyką, psychologią. Przedstawia bogatą historię badań nad SI, współczesne osiągnięcia, a także prezentuje kierunki, w których badania te mają szansę się rozwinąć. Znajdziesz w niej próbę odpowiedzi na pytania, związane z tematem SI praktycznie od samego początku: Czy maszyna może myśleć? Czy myśląca maszyna będzie równoznaczna ze sztucznym człowiekiem? Dlaczego chcemy budować maszyny myślące? Czy maszyna myśląca będzie mieć prawa człowieka? Czy grozi nam "bunt robotów"?
Sztuczna inteligencja 2041. 10 wizji przyszłości
Kai-Fu Lee, Chen Qiufan
Autor bestsellerowej książki Inteligencja sztuczna, rewolucja prawdziwa, ekspert do spraw AI, były prezes Google China, oraz znany powieściopisarz s.f. połączyli w tej książce siły, żeby odpowiedzieć na pytanie, jak sztuczna inteligencja zmieni nasz świat w ciągu najbliższych dwudziestu lat. Sztuczna inteligencja będzie definicją rozwoju XXI wieku wygeneruje bezprecedensowe bogactwo, zrewolucjonizuje medycynę i edukację poprzez symbiozę człowiek-maszyna oraz stworzy zupełnie nowe formy komunikacji i rozrywki. Jednak uwalniając nas od rutynowej pracy, zakwestionuje także zasady organizacyjne naszego ładu gospodarczego i społecznego i przyniesie nowe zagrożenia w postaci autonomicznej broni i inteligentnej technologii. W tym prowokacyjnym i oryginalnym dziele w dziesięciu porywających opowiadaniach, osadzonych w przyszłości, autorzy wprowadzają czytelników w szereg pouczających scenerii z 2041 roku.
Sztuczna inteligencja dla bystrzaków
John Mueller, Luca Massaron
Dowiedz się, co sztuczna inteligencja daje społeczeństwu Poznaj zastosowania SI w robotach, dronach i samochodach autonomicznych Zrozum, z czego wynikają ograniczenia sztucznej inteligencji O co chodzi z tą sztuczną inteligencją? Sztuczna inteligencja - ekscytuje i przeraża. W dodatku jest wszędzie. Chroni przed oszustwami bankowymi, pomaga w leczeniu, obsłudze klientów, a nawet wyborze programów telewizyjnych i sprzątaniu domu. Ta książka wyjaśnia, czym sztuczna inteligencja jest, a czym nie. Zwraca też uwagę na kwestie etyczne związane z jej aktualnymi zastosowaniami oraz prezentuje niesamowite rzeczy, które SI umożliwi ludziom w przyszłości. Jeśli interesujesz się techniką albo po prostu ciekawi Cię ten temat, ta publikacja z pewnością Cię zafascynuje - i sporo nauczy! W książce... Historia sztucznej inteligencji Rola danych Zastosowania SI w aplikacjach komputerowych, medycynie, kosmosie i uczeniu maszynowym Półprawdy wokół SI Roboty i drony
Sztuczna inteligencja dla inżynierów. Istotne obszary i zastosowania
Mieczysław Muraszkiewicz, Robert Nowak
Na treść książki składają się przede wszystkim zagadnienia związane z zastosowaniami sztucznej inteligencji. Wstępem są rozważania na temat tzw. odpowiedzialnej sztucznej inteligencji. Podstawowym tworzywem, na którym działa sztuczna inteligencja, są dane, informacja i wiedza. O inżynierii wiedzy, a w tym o metodach reprezentacji wiedzy, traktuje rozdział drugi niniejszej monografii. Jego kontynuacją jest rozdział trzeci, omawiający typowe problemy i sposoby radzenia sobie z nimi, przy wykorzystywaniu uczenia maszynowego do analizy danych ustrukturyzowanych, zwanych też danymi tabelarycznymi. W rozdziale czwartym czytelnik znajdzie wykład na temat przetwarzania języka naturalnego. Rozdział piąty jest poświęcony bioinformatyce, czyli analizie napisów reprezentujących biopolimery DNA, RNA i białka. Do takich analiz z powodzeniem stosuje się metody sztucznej inteligencji. Innym obszarem jest analiza obrazu i dźwięku. Obecnie główną rolę odgrywają tutaj sztuczne sieci neuronowe. Zagadnienia te omówiono w rozdziale szóstym, w którym zawarto informacje dotyczące percepcji maszyn, w tym widzenia maszynowego oraz metod analizy dźwięku. Swego rodzaju nawiązaniem do rozdziału wstępnego jest rozdział siódmy, poświęcony wyjaśnialnej sztucznej inteligencji, która to kwestia ma zasadnicze znaczenie dla upowszechnienia systemów sztucznej inteligencji. Książkę zamyka rozdział na temat inżynierii uczenia maszynowego, który traktuje o poprawnym procesie realizacji projektów korzystających z metod uczenia maszynowego, a także obszerna bibliografia.
Sztuczna inteligencja dla inżynierów. Metody ogólne
Mieczysław Muraszkiewicz, Robert Nowak
Autorami poszczególnych rozdziałów są wykładowcy Wydziału Elektroniki i Technik Informacyjnych Politechniki Warszawskiej, którzy aktywnie biorą udział w rozwoju sztucznej inteligencji. W rozdziale pierwszym znajdują się informacje o historii, charakterze i zastosowaniach sztucznej inteligencji. Rozdział drugi traktuje o podstawowym nie tylko dla sztucznej inteligencji zagadnieniu przeszukiwania przestrzeni stanów w poszukiwaniu rozwiązań zadanego problemu. Towarzyszy temu omówienie metod optymalizacji, które wskazują najlepsze rozwiązanie z punktu widzenia przyjętego kryterium. Tematem kolejnego rozdziału jest uczenie maszynowe. Rozdział czwarty został poświęcony archi-tekturom sztucznych sieci neuronowych, w tym sieciom głębokim. W rozdziale piątym znajduje się prezentacja i dyskusja dotycząca wzajemnych związków etyki i sztucznej inteligencji, ze szczególnym naciskiem na konieczność przedstawiania wyników działania systemów SI w sposób zrozumiały dla człowieka. Każdy rozdział jest opatrzony notą bibliograficzną, która podaje pozycje rozszerzające omówiony materiał. Książka może służyć jako podręcznik i wsparcie dydaktyczne wykładów z zakresu SI, a czytelnik powinien wiedzieć, jak dane są reprezentowane w postaci cyfrowej, umie czytać pseudokod i potrafi programować strukturalnie. Przedstawione metody autorzy wyjaśniają w sposób intuicyjny, ale dbają też o precyzję, wykorzystują przykłady i podają algorytmy. Kontynuacją książki jest tom prezentujący metody sztucznej inteligencji dla różnych grup zastosowań, m.in. analizy danych strukturalnych (tabelarycznych), analizy tekstów w języku naturalnym, analizy sekwencji biologicznych, widzenia maszynowego, przetwarzania mowy oraz bezpieczeństwa systemów SI.
Laurence Moroney
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe znajdują coraz więcej zastosowań w niemal wszystkich istotnych branżach. W technologiach sieci neuronowych tkwi olbrzymi potencjał. Za rozwojem uczenia maszynowego muszą nadążać architekci i programiści: aplikacja, w której wykorzystano technologie sztucznej inteligencji, musi pasować do określonego zastosowania. Poszczególne systemy różnią się od siebie, tak samo jak różne są rozwiązywane przez nie problemy. Sztuczna inteligencja ujawni swoje ogromne możliwości tylko, jeśli inżynierowie dostosują swoje aplikacje do rozwiązywania konkretnych problemów. Ta książka jest praktycznym podręcznikiem opartym na sprawdzonej metodyce: nauce poprzez pisanie kodu w Pythonie. Aby w pełni z niego skorzystać, nie musisz znać wyższej matematyki. Dzięki praktycznym lekcjom szybko zaczniesz programowo tworzyć konkretne rozwiązania. Dowiesz się, jak można zaimplementować najważniejsze algorytmy uczenia maszynowego, korzystając ze znakomitej biblioteki TensorFlow. Nauczysz się też, w jaki sposób wdrażać modele uczenia maszynowego i tworzyć przydatne aplikacje, które będą działały w różnych środowiskach i na różnych platformach: przykładowo napiszesz aplikację w języku Kotlin w środowisku Android Studio czy też w języku Swift w środowisku Xcode. W książce między innymi: podstawy uczenia maszynowego zastosowanie biblioteki TensorFlow do budowy praktycznych modeli tworzenie modeli sieci neuronowych implementacja widzenia komputerowego i rozpoznawania obrazów przetwarzanie języka naturalnego implementacja modeli dla urządzeń z systemami Android i iOS udostępnianie modeli w internecie i chmurze dzięki systemowi TensorFlow Serving Uczenie maszynowe: nie przestawaj zdobywać wiedzy!
Sztuczna inteligencja. Inspiracje dla biznesu
Maciej Stanusch
Sztuczna inteligencja (AI) przestała być jedynie futurystycznym konceptem i stała się kluczowym narzędziem wspierającym rozwój biznesu. Firmy na całym świecie wykorzystują AI do optymalizacji procesów, automatyzacji pracy, personalizacji komunikacji z klientami oraz podejmowania trafniejszych decyzji opartych na danych. "Sztuczna inteligencja. Inspiracje dla biznesu" to książka dla tych, którzy chcą zrozumieć, jak AI może pomóc im w pracy, zwiększyć efektywność organizacji i przekształcić sposób zarządzania firmą. Autor, praktyk z ponad 20-letnim doświadczeniem w obszarze AI i automatyzacji, prowadzi czytelnika przez kluczowe zagadnienia związane z zastosowaniem sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach. Zrozumienie tej technologii nie wymaga już specjalistycznej wiedzy technicznej - książka pokazuje w prosty i przystępny sposób, jak wykorzystać AI do rozwiązywania realnych problemów biznesowych. Pierwsza część książki przedstawia historię rozwoju AI, wyjaśnia różnice między klasycznym podejściem regułowym a nowoczesnym uczeniem maszynowym oraz opisuje przełomowe technologie, takie jak modele transformacyjne (np. ChatGPT, BERT). Zrozumienie tych fundamentów pozwala lepiej zrozumieć, jak działają nowoczesne systemy AI i jakie mają ograniczenia. Następnie książka skupia się na praktycznych zastosowaniach AI w biznesie. Omówione zostają chatboty i voiceboty, które rewolucjonizują obsługę klienta, redukując koszty i poprawiając jakość komunikacji. Przedstawione są też systemy automatyzacji procesów (RPA), które eliminują żmudne, powtarzalne zadania i pozwalają pracownikom skupić się na bardziej strategicznych działaniach. Jednym z kluczowych aspektów książki jest temat przetwarzania języka naturalnego (NLP) i jego zastosowań w biznesie. Czytelnik dowie się, jak AI może analizować teksty, podsumowywać informacje, wykrywać nastroje klientów oraz generować treści - od raportów po posty na media społecznościowe. Opisane zostają również sposoby integracji AI z systemami CRM i ERP, co umożliwia lepsze zarządzanie relacjami z klientami i optymalizację procesów wewnętrznych firmy. Szczególna uwaga została poświęcona pisaniu skutecznych promptów dla narzędzi AI, takich jak ChatGPT i Claude.AI. Dzięki praktycznym wskazówkom czytelnik nauczy się formułować precyzyjne zapytania, które pozwolą mu uzyskać lepsze wyniki i efektywniej korzystać z modeli językowych. Znajdzie tu konkretne przykłady promptów, które mogą wspierać różne działy firmy - od marketingu, przez sprzedaż, aż po HR. Książka porusza również kwestie etyczne i organizacyjne związane z wdrażaniem AI w biznesie. Czytelnik dowie się, jakie wyzwania stoją przed firmami wdrażającymi sztuczną inteligencję, jakie ryzyko wiąże się z automatyzacją oraz jakie są najlepsze praktyki zapewniające odpowiedzialne i bezpieczne wykorzystanie AI. Na koniec książka podsumowuje ewolucję AI, jej wpływ na codzienne życie i prognozy dotyczące przyszłości. Sztuczna inteligencja rozwija się w zawrotnym tempie, a firmy, które potrafią ją skutecznie wdrożyć, zyskują przewagę konkurencyjną. "Sztuczna inteligencja w biznesie - praktyczny przewodnik" to nie tylko zbiór informacji, ale przede wszystkim narzędzie dla tych, którzy chcą świadomie korzystać z AI, podejmować lepsze decyzje i dostosować swoje firmy do dynamicznie zmieniającej się rzeczywistości cyfrowej. Bez względu na to, czy jesteś przedsiębiorcą, menedżerem, specjalistą ds. marketingu, analitykiem danych czy po prostu osobą zainteresowaną praktycznym wykorzystaniem AI - ta książka dostarczy Ci wiedzy i narzędzi, które pozwolą skutecznie wdrożyć sztuczną inteligencję do codziennej pracy i zwiększyć efektywność Twojej organizacji.