Sztuczna inteligencja dla inżynierów. Metody ogólne, AZ#C6F88478EB/DL-ebwm/pdf (Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej)

Autorami poszczególnych rozdziałów są wykładowcy Wydziału Elektroniki i Technik Informacyjnych Politechniki Warszawskiej, którzy aktywnie biorą udział w rozwoju nienaturalnej inteligencji. W rozdziale pierwszym znajdują się dane o historii, charakterze i zastosowaniach sztucznej inteligencji.

Rozdział drugi traktuje o podstawowym nie tylko dla nienaturalnej 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 nienaturalnych sieci neuronowych, w tym sieciom głębokim. W rozdziale piątym znajduje się prezentacja i dyskusja dotycząca wzajemnych związków etyki i nienaturalnej inteligencji, ze szczególnym naciskiem na konieczność demonstrujenia wyników działania systemów SI w sposób zrozumiały dla człowieka.

Każdy rozdział jest opatrzony notą bibliograficzną, która podaje pozycje zwiększające 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, lecz dbają także o precyzję, wykorzystują przykłady i podają algorytmy. Kontynuacją książki jest tom pokazujący metody nienaturalnej inteligencji dla przeróżnych grup zastosowań, m.in.

analizy danych strukturalnych (tabelarycznych), analizy tekstów w języku naturalnym, analizy sekwencji biologicznych, widzenia maszynowego, przetwarzania mowy oraz bezpieczeństwa systemów SI.