grokking artificial intelligence algorithms

Grokking Artificial Intelligence Algorithms

”Cuốn sách này trình bày một lĩnh vực rộng lớn của khoa học máy tính một cách chi tiết và dễ hiểu, cung cấp đúng những kiến thức mà các lập trình viên đang làm việc cần nắm bắt.” - David Jacobs, Product Advance Local

Giới thiệu về sách

“Trí tuệ nhân tạo” thực chất là việc hướng dẫn máy tính cách tiếp cận các loại bài toán khác nhau theo một phương pháp hệ thống. Trọng tâm của AI nằm ở các thuật toán mà hệ thống sử dụng để thực hiện các tác vụ như nhận diện vật thể trong ảnh, phân tích ý nghĩa văn bản, hoặc tìm kiếm quy luật trong dữ liệu để phát hiện gian lận và các điểm bất thường. Việc nắm vững các thuật toán cốt lõi cho tìm kiếm, nhận diện hình ảnh và các tác vụ phổ biến khác là điều kiện tiên quyết để xây dựng những ứng dụng AI chất lượng.

Grokking Artificial Intelligence Algorithms sử dụng các hình minh họa, bài tập thực hành và những lời giải thích không dùng thuật ngữ chuyên môn phức tạp để giảng dạy các khái niệm AI cơ bản. Bạn sẽ được trải nghiệm các thử thách lập trình như phát hiện gian lận ngân hàng, tạo ra các tác phẩm nghệ thuật và vận hành xe tự lái. Yêu cầu duy nhất đối với người đọc là kiến thức đại số cấp ba và kỹ năng lập trình cơ bản.

Kiến thức bạn sẽ tiếp nhận

Các trường hợp sử dụng thực tế cho những thuật toán AI khác nhau

Tìm kiếm thông minh để đưa ra quyết định

Các thuật toán lấy cảm hứng từ sinh học

Học máy (Machine learning) và mạng nơ-ron

Học tăng cường (Reinforcement learning) để phát triển robot hiệu quả hơn

Đối tượng độc giả

Dành cho các lập trình viên phần mềm sở hữu kiến thức toán học trình độ cấp ba.

Thông tin tác giả

Rishal Hurbans là một chuyên gia công nghệ, nhà sáng lập nhóm AI và startup, đồng thời là một diễn giả quốc tế.

Mục lục

1. Trực giác về trí tuệ nhân tạo

2. Nguyên lý cơ bản về tìm kiếm

3. Tìm kiếm thông minh

4. Thuật toán tiến hóa

5. Các phương pháp tiếp cận tiến hóa nâng cao

6. Trình thông minh bầy đàn: Kiến

7. Trình thông minh bầy đàn: Hạt

8. Học máy

9. Mạng nơ-ron nhân tạo

10. Học tăng cường với Q-learning

Key Features

Nắm vững các thuật toán cốt lõi của AI và học sâu (deep learning)

Xây dựng tư duy trực quan về các bài toán và giải pháp trong AI

Được trình bày bằng ngôn ngữ đơn giản, kèm theo nhiều hình minh họa và ví dụ thực tế

Các bài tập lập trình sáng tạo, bao gồm việc xây dựng trò chơi giải đố mê cung và tìm hiểu về tối ưu hóa thiết bị bay không người lái (drone)