Книги, похожие на «Никита Ренарьевич Шахулов, Диверсификация методов когнитивных вычислений глубокого обучения в кибер-криминалистику»

МИВАР: ПЕРЕХОД ОТ ПРОДУКЦИЙ К ДВУДОЛЬНЫМ МИВАРНЫМ СЕТЯМ И ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ АВТОМАТИЧЕСКОГО КОНСТРУКТОРА АЛГОРИТМОВ, УПРАВЛЯЕМОГО ПОТОКОМ ВХОДНЫХ ДАННЫХ И ОБРАБАТЫВАЮЩЕГО БОЛЕЕ ТРЕХ МИЛЛИОНОВ ПРАВИЛ. Показан теоретический переход от однодольных продукционных систем к двудольным миварным логико-вычислительным сетям. Приведены примеры реализации миварных сетей в формализмах матриц и графов. Теоретически обоснована линейная вычислительная сложность автоматического конструирования алгоритмов из переменных объектов и правил-процедур миварных сетей. В качестве миварных правил могут быть использованы различные сервисы, модули и вычислительные процедуры. Автоматический конструктор алгоритмов может использоваться для поиска логического вывода в области создания экспертных систем. На основе миварных сетей создан программный комплекс УДАВ, который обрабатывает более 1,17 млн переменных и более 3,5 млн правил на обычных компьютерах и ноутбуках. Приведены результаты практических расчетов и решений различных прикладных задач, которые на практике подтверждают линейную вычислительную сложность конструирования алгоритмов в формализме миварных сетей. Программный комплекс УДАВ используется как для решения логических, так и вычислительных задач. Приведены сведения о практической реализации нескольких миварных экспертных систем. Миварные сети позволяют перейти к новому поколению экспертных систем и интеллектуальных пакетов прикладных программ. Миварный подход позволил на практике создать автоматические обучаемые эволюционные активные логически рассуждающие информационные системы. В перспективе на основе миварных сетей будет создана глобальная мультипредметная активная экспертная система под названием Миварная активная энциклопедия.

В этой книге мы расскажем вам об основных понятиях Искусственного интеллекта и Машинного обучения. Вы познакомитесь с основными алгоритмами и моделями, использующимися для решения абсолютно разных задач. Мы научимся предсказывать цены на квартиры, ВВП стран, распределим цветы на разные классы и даже построим собственную нейронную сеть, которая сможет предсказывать, что изображено на рисунке.Для желающих овладеть языком программирования Python, на котором решается большинство задач по машинному обучению, мы пройдем основы программирования на этом языке и научимся использовать его для построения моделей машинного и глубокого обучения.

Миварные технологии создания логического искусственного интеллекта: логическая обработка с линейной вычислительной сложностью более 3 миллионов продукций и возможность понимания смысла через моделирование большого контекста. Выделены 3 уровня научных исследований в области искусственного интеллекта (ИИ). Приведены результаты практических расчетов и решений задач, которые экспериментально подтвердили линейную вычислительную сложность логического вывода и/или автоматического конструирования алгоритмов в формализме миварных сетей (MIVAR net`s). Программа УДАВ обрабатывает более 1,17 млн объектов и более 3,5 млн правил. Обоснован путь создания ИИ: Мивары => БД + Логика => Контекст => Смысл => Искусственный интеллект! Мивары позволят компьютерам обучаться и понимать смысл, что создаст логический искусственный интеллект.

Данная книга описывает методы развития творческого воображения (РТВ). Основное внимание уделено отработке этих навыков. Книга рассчитана на широкий круг читателей и будет особенно полезна тем, кто хочет иметь развитое творческое воображение. Она также может быть полезна студентам, аспирантам, инженерам, изобретателям, ученым и людям, решающим творческие задачи, и людям, занимающимся со старшими школьниками ТРИЗ.