Intelligenza computazionale: Concetti e implementazioni

Recensioni dei lettori

Il libro fornisce una panoramica completa dell'intelligenza computazionale, compresi gli algoritmi evolutivi come gli algoritmi genetici e l'ottimizzazione a sciame di particelle. Pur non approfondendo le moderne tecniche di deep learning, può servire come solida base per la comprensione dei metodi di intelligenza artificiale al di fuori del deep learning. È apprezzato per il suo approccio pratico, soprattutto dai non matematici.

⬤ Eccellente copertura degli algoritmi evolutivi
⬤ teoria bilanciata e applicazioni pratiche
⬤ adatto ai non matematici con esempi di implementazione
⬤ ben scritto e supportato da un sito web di qualità
⬤ è un buon punto di riferimento per studenti e ricercatori nel campo dell'intelligenza computazionale.

⬤ Manca di una trattazione dettagliata delle reti neurali
⬤ può richiedere ai lettori di fare riferimento a risorse aggiuntive per una comprensione approfondita delle reti neurali
⬤ alcuni potrebbero trovarlo obsoleto rispetto ai progressi del deep learning.

(basato su 5 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Computational Intelligence: Concepts to Implementations

Contenuto del libro:

Intelligenza computazionale: Concepts to Implementations offre la copertura più completa e pratica degli strumenti e delle tecniche di intelligenza computazionale. Questo libro integra varie discipline naturali e ingegneristiche per creare l'intelligenza computazionale. È il primo libro di testo completo sull'argomento, supportato da numerosi esempi pratici. Afferma che l'intelligenza computazionale poggia su una base di calcolo evolutivo. Questa visione innovativa distingue il libro dagli altri libri sull'intelligenza computazionale.

Questo libro pone l'accento sulle applicazioni pratiche e sugli strumenti computazionali, molto utili e importanti per l'ulteriore sviluppo del campo dell'intelligenza computazionale. Concentrandosi sul calcolo evolutivo, sulle reti neurali e sulla logica fuzzy, gli autori hanno costruito un approccio per pensare e lavorare con l'intelligenza computazionale che, nella loro vasta esperienza, si è dimostrato molto efficace. Il libro si muove in modo chiaro ed efficiente dai concetti e dai paradigmi agli algoritmi e alle tecniche di implementazione, concentrandosi, nei primi capitoli, sulla specifica truffa. Esplora una serie di temi chiave, tra cui l'auto-organizzazione, i sistemi complessi adattivi e la computazione emergente. Illustra le metriche e gli strumenti analitici necessari per valutare le prestazioni degli strumenti di intelligenza computazionale. Il libro si conclude con una serie di casi di studio che illustrano un'ampia gamma di applicazioni di successo.

Questo libro è destinato ai ricercatori professionisti e accademici che si occupano di applicazioni di intelligenza computazionale, sviluppo di strumenti e sistemi.

⬤ Passa in modo chiaro ed efficiente dai concetti e dai paradigmi agli algoritmi e alle tecniche di implementazione, concentrandosi, nei primi capitoli, sui concetti e sui paradigmi specifici che informano le metodologie degli autori.

⬤ Esplora una serie di temi chiave, tra cui l'auto-organizzazione, i sistemi adattivi complessi e la computazione emergente.

⬤ Dettaglia le metriche e gli strumenti analitici necessari per valutare le prestazioni degli strumenti di intelligenza computazionale.

⬤ Conclude con una serie di casi di studio che illustrano un'ampia gamma di applicazioni di successo.

⬤ Presenta esempi di codice in C e C++.

⬤ Fornisce, alla fine di ogni capitolo, domande di ripasso ed esercizi adatti a studenti laureati, ricercatori e professionisti impegnati nell'autoapprendimento.