Sztuczna Inteligencja i Uczenie Maszynowe: Kompletny Przewodnik do Budowy Własnych Rozwiązań AI Pszczyna

"Sztuczna Inteligencja i Uczenie Maszynowe: Kompletny Przewodnik do Budowy Własnych Rozwiązań AI" to kompleksowa książka, która oferuje pełne wprowadzenie do świata sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML). Zawiera praktyczne informacje, które pozwolą czytelnikom na budowę i wdrażanie własnych modeli AI, od podstawowych koncepcji po zaawansowane techniki. Książka jest podzielona na 10 rozdziałów, które obejmują: Wprowadzenie do AI i ML: Definicje, historia i zastosowania w różnych dziedzinach. Podstawowe Koncepcje Uczenia Maszynowego: Algorytmy, proces budowy modelu i ocena. Przetwarzanie Danych: Przygotowanie danych, normalizacja i eksploracja. Modele i Algorytmy: Klasyfikacja, regresja, klasteryzacja. Zaawansowane Techniki: Sieci neuronowe, uczenie wzmacniające, NLP. Automatyczne Uczenie Maszynowe (AutoML): Automatyzacja budowy modeli i przykłady użycia. Transfer Learning: Techniki, przykłady zastosowań. Wykorzystanie Chmur Obliczeniowych: Platformy chmurowe, zalety i zarządzanie modelami. Wdrażanie i Zarządzanie Modelami: Przygotowanie środowiska produkcyjnego, monitorowanie i aktualizacja. Etyka i Regulacje: Problemy etyczne, regulacje prawne, implementacja polityk etycznych. Dzięki tej książce, zarówno początkujący, jak i zaawansowani specjaliści zyskają wiedzę potrzebną do stworzenia i zarządzania własnymi projektami AI. Czytelnik nauczy się, jak skutecznie przetwarzać dane, budować i trenować modele ML, wdrażać je w środowisku produkcyjnym oraz jak radzić sobie z wyzwaniami etycznymi i regulacyjnymi związanymi z AI. Spis treści: Rozdział 1: Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji i Uczenia Maszynowego 1.1 Co to jest AI? 1.2 Typy Sztucznej Inteligencji 1.3 Przykłady zastosowania AI 1.4 Podstawowe pojęcia w AI Rozdział 2: Podstawowe Koncepcje Uczenia Maszynowego 2.1 Czym jest uczenie maszynowe? 2.2 Typy uczenia maszynowego 2.3 Przykłady algorytmów uczenia maszynowego 2.4 Proces tworzenia modelu ML 2.5 Wyzwania i pułapki uczenia maszynowego 2.6 Narzędzia i biblioteki do uczenia maszynowego 2.7 Przyszłość uczenia maszynowego Rozdział 3: Przetwarzanie Danych 3.1 Uczenie maszynowe w medycynie 3.2 Uczenie maszynowe w finansach 3.3 Uczenie maszynowe w przemyśle 3.4 Uczenie maszynowe w handlu i marketingu 3.5 Uczenie maszynowe w rozrywce i mediach 3.6 Uczenie maszynowe w edukacji 3.7 Wyzwania i etyka zastosowania uczenia maszynowego 3.8 Przyszłość uczenia maszynowego 3.9 Przykłady zastosowań uczenia maszynowego w różnych branżach 3.10 Jak zacząć pracę z uczeniem maszynowym? 3.11 Wnioski Rozdział 4: Modele i Algorytmy Uczenia Maszynowego 4.1 Wprowadzenie do praktyki 4.2 Przygotowanie środowiska pracy 4.3 Proces budowy modelu ML 4.4 Przykłady zastosowań 4.5 Wskazówki i najlepsze praktyki 4.6 Przyszłość i rozwój w uczeniu maszynowym 4.7 Ćwiczenia praktyczne 4.8 Podsumowanie Rozdział 5: Zaawansowane Techniki Uczenia Maszynowego 5.1 Wprowadzenie do zaawansowanych technik 5.2 Głębokie uczenie (Deep Learning) 5.3 Algorytmy ensemble 5.4 Uczenie ze wzmocnieniem (Reinforcement Learning) 5.5 Praca z dużymi zbiorami danych 5.6 Wyzwania związane z dużymi modelami ML 5.7 Wykorzystanie chmury obliczeniowej w ML 5.8 Wnioski i najlepsze praktyki 5.9 Przykłady zastosowań zaawansowanych technik Rozdział 6: Automatyczne Uczenie Maszynowe (AutoML) 6.1 Wprowadzenie 6.2 Przygotowanie Danych 6.3 Budowa i Trenowanie Modeli 6.4 Integracja z Systemami Produkcyjnymi 6.5 Wyzwania i Praktyki 6.6 Przykłady Zastosowań i Wdrożeń 6.7 Narzędzia i Technologie Wspierające Wdrożenie ML 6.8 Proces Cyklu Życia Modelu 6.9 Case Study: Implementacja Systemu Rekomendacji 6.10 Podsumowanie Rozdział 7: Transfer Learning 7.1 Wprowadzenie 7.2 Aplikacje SI i ML w Zdrowiu 7.3 Aplikacje SI i ML w Finansach 7.4 Aplikacje SI i ML w Przemyśle 7.5 Aplikacje SI i ML w Handlu 7.6 Nowe Trendy w SI i ML 7.7 Wyzwania i Etyka 7.8 Przykłady z Rzeczywistego Świata 7.9 Przyszłość SI i ML 7.10 Podsumowanie Rozdział 8: Wykorzystanie Chmur Obliczeniowych w ML 8.1 Wprowadzenie 8.2 Metody Oceny Modeli 8.3 Techniki Walidacji Modeli 8.4 Techniki Zapewnienia Jakości Modelu 8.5 Przykłady z Rzeczywistego Świata 8.6 Podsumowanie Rozdział 9: Wdrażanie i Zarządzanie Modelami ML 9.1 Wprowadzenie 9.2 Automatyczne Uczenie Maszynowe (AutoML) 9.3 Transfer Learning 9.4 Wykorzystanie Chmur Obliczeniowych w Trenowaniu Modeli 9.5 Przyszłość Technologii ML 9.6 Podsumowanie Rozdział 10: Etyka i Regulacje w Sztucznej Inteligencji 10.1 Wprowadzenie 10.2 Proces Wdrażania Modeli ML 10.3 Monitorowanie Modeli ML 10.4 Aktualizacja Modeli ML 10.5 Integracja z Istniejącymi Systemami 10.6 Przykłady Wdrożeń w Rzeczywistym Świecie 10.7 Podsumowanie Zakończenie i podziękowania. Podsumowanie Kluczowych Punktów Przyszłość AI i ML Podziękowania Zachęta do Dalszego Rozwoju