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

Spis treści ebooka

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

pokaż cały spis treści

ukryj recenzje