Umjetna inteligencija: Moderan pristup
-
Brza dostava u roku od 2 do 3 dana!
-
Besplatna dostava na adresu za narudžbe iznad 50€
-
Besplatno preuzimanje u knjižari, Trg bana Josipa Jelačića 17
- Opis
- O autoru
- Recenzije kupaca (0)
- Detalji o knjizi
Umjetna inteligencija: Moderan pristup sadrži 28 poglavlja strukturiranih kroz sedam dijelova koji na pregledan i sustavan način pokrivaju sve relevantne ovovremene teme istraživanja, razvoja i primjene umjetne inteligencije (UI). Autori na jasan način prikazuju temelje UI. UI se profilirala kao znanstveno područje u zadnji 80-ak godina, prolazeći od fundamentalnih znanstvenih ideja i rezultata, posebice Turinga i Minskog, te njihovih učenika i sljedbenika. Razvoj i primjene UI prolazili su kroz faze entuzijazma i velikih očekivanja, realnih sagledavanja, razvoja ekspertnih sustava, te uvođenja i aktualnog razvoja umjetnih neuronskih mreža, probabilističkog rasuđivanja i strojnog učenja, velikih skupova podataka i dubokog učenja. Ovo kapitalno djelo - Umjetna inteligencija u svome četvrtom izdanju (2021.) značajno nadopunjuje prethodna izdanja (2003., 2010.) aktualnim stanjem i perspektivama istraživanja, razvoja i primjena UI. Ovo izdanje posebno je usredotočeno na potpodručja UI kao što su: strojno učenje zbog povećane dostupnosti podataka, računalnih resursa i novih algoritama; duboko učenje, probabilističko programiranje i multiagentni sustavi; razumijevanje prirodnog jezika; robotika i računalni vid u kontekstu utjecaja dubokog učenja; interakcija robot – čovjek te primjena podržanog učenja za podršku robotike; kreiranje, funkcioniranje i optimizacija sustava podržanih UI-om u uvjetima neodređenosti postavljanja ciljeva; utjecaj UI na društvo, uključujući vitalna pitanja etike, poštenja, povjerenja i sigurnosti. Postavlja se pitanje kako će budući UI sustavi funkcionirati? Pouzdan odgovor na to pitanje još ne možemo dati. Ali se mogu postaviti dileme kao što su: je li inteligencija pomoću stroja uopće moguća; može li se to postići kodiranjem stručnog znanja u logiku; hoće li vjerojatnosni modeli bili glavni alat UI; može li strojno učenje generirati modele koji se možda uopće ne temelje na dobro utemeljenoj teoriji. Buduća istraživanja i primjene rasvijetlit će navedene dileme i one koje će se pojaviti u nadolazećem vremenu.