Intelligenza artificiale con Python - Seconda edizione

Recensioni dei lettori

Il libro è stato generalmente ben accolto, lodato per l'approccio pratico, il formato accattivante e la copertura completa degli argomenti di IA. Tuttavia, è stato criticato per il titolo fuorviante, l'attenzione minima a TensorFlow, gli errori nel codice e la mancanza di profondità nelle spiegazioni.

⬤ Approccio pratico e pratico all'apprendimento dell'IA.
⬤ Formato coinvolgente che rende accessibili argomenti complessi.
⬤ Buono sia per i principianti che per i praticanti esperti.
⬤ Copre un'ampia gamma di argomenti di IA.
⬤ Include esempi di codice scaricabili per imparare facendo.

⬤ Titolo fuorviante, poiché enfatizza TensorFlow ma lo copre in minima parte.
⬤ Alcuni esempi di codice sono errati o mancano di dettagli.
⬤ L'organizzazione dei capitoli potrebbe essere migliorata; alcuni la trovano dispersiva.
⬤ Spiegazioni brevi che spesso non forniscono una comprensione approfondita dei concetti.
⬤ Richiede conoscenze pregresse per comprendere appieno tutti i contenuti.

(basato su 20 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Artificial Intelligence with Python - Second Edition

Contenuto del libro:

Nuova edizione della guida bestseller all'intelligenza artificiale con Python, aggiornata a Python 3.x, con sette nuovi capitoli che coprono RNN, AI e Big Data, casi d'uso fondamentali, chatbot e altro ancora.

Caratteristiche principali:

⬤ Completamente aggiornato e rivisto a Python 3.x.

⬤ Nuovi capitoli per l'IA nel cloud, le reti neurali ricorrenti, i modelli di deep learning, la selezione e l'ingegnerizzazione delle caratteristiche.

⬤ Apprendi di più sugli algoritmi di deep learning, sulle pipeline di dati di apprendimento automatico e sui chatbot.

Descrizione del libro:

Intelligenza artificiale con Python, seconda edizione è una versione aggiornata e ampliata della guida bestseller all'intelligenza artificiale che utilizza l'ultima versione di Python 3.x. Non solo fornisce un'introduzione all'intelligenza artificiale, ma questa nuova edizione va oltre, fornendo gli strumenti necessari per esplorare il fantastico mondo delle applicazioni intelligenti e creare le proprie applicazioni.

Questa edizione include anche sette nuovi capitoli su concetti più avanzati di intelligenza artificiale, tra cui i casi d'uso fondamentali dell'IA.

pipeline di dati per l'apprendimento automatico

Selezione delle caratteristiche e ingegneria delle caratteristiche.

L'IA nel cloud.

Le basi dei chatbot.

RNN e modelli DL.

AI e Big Data.

Infine, questa nuova edizione esplora vari scenari del mondo reale e insegna ad applicare gli algoritmi di IA pertinenti a un'ampia gamma di problemi, partendo dai concetti di base dell'IA e costruendo progressivamente da lì per risolvere sfide più difficili, in modo che alla fine avrete acquisito una solida comprensione di queste tecniche di intelligenza artificiale e di quando è meglio utilizzarle.

Che cosa imparerete?

⬤ Capire cosa sono l'intelligenza artificiale, l'apprendimento automatico e la scienza dei dati.

⬤ Esplorare i casi d'uso più comuni dell'intelligenza artificiale.

⬤ Imparare a costruire una pipeline di apprendimento automatico.

⬤ Assimilare le basi della selezione delle caratteristiche e dell'ingegneria delle caratteristiche.

⬤ Identificare le differenze tra apprendimento supervisionato e non supervisionato.

⬤ Scoprire i progressi più recenti e gli strumenti offerti per lo sviluppo dell'intelligenza artificiale nel cloud.

⬤ Sviluppare sistemi di riconoscimento vocale automatico e chatbot.

⬤ Applicare algoritmi di IA ai dati delle serie temporali.

A chi è rivolto questo libro:

Il pubblico a cui si rivolge questo libro è quello degli sviluppatori Python che vogliono realizzare applicazioni di intelligenza artificiale nel mondo reale. L'esperienza di base nella programmazione in Python e la conoscenza dei concetti e delle tecniche di apprendimento automatico sono obbligatorie.