Autor: Ryszard Tadeusiewicz, Tomasz Gąciarz, Barbara Borowik, Bartosz Leper
ISBN: 978-83-60183-53-3
Ilość stron: 428
Data wydania: 11/2007 (dodruk 2008)
Książka w sposób ciekawy i nie męczący wprowadza w problematykę sieci neuronowych. Sieci te należą do modnej i ciekawej dziedziny sztucznej inteligencji, którą obecnie często nazywa się „miękkimi technikami obliczeniowymi” (ang. soft computing).
Ta „miękkość” sieci neuronowych polega na tym, że do rozwiązywania problemów informatycznych nie wykorzystują one tworzonych a priori „twardych”, ścisłych algorytmów, które muszą zostać precyzyjnie określone przez programistę. Zamiast tego same uczą się, jak rozwiązywać stawiane im zadania. Dzięki temu udaje się im często rozwiązać zadania, dla których nikt nie zdołał jeszcze zbudować skutecznego algorytmu - i to jest piękne!
Po przeczytaniu książki "Odkrywanie właściwości sieci neuronowych przy użyciu programów w języku C#" czytelnik będzie miał niemal kompletny zbiór informacji na temat budowy sieci neuronowych, ich działania oraz metod ich stosowania. Liczne zadania i przykłady do samodzielnego wykonania, zamieszczone także w książce, pozwalają sprawdzić, czy się tę wiedzę naprawdę posiada.
Poznając sieci neuronowe poznaje się nie tylko bardzo sprawne i nowoczesne narzędzie komputerowe, ale także można się wiele dowiedzieć o funkcjonowaniu własnego mózgu. Ta pasjonująca podróż w głąb własnej umysłowości jest także możliwa przy użyciu udostępnionych tu programów, bo sieci neuronowe są modelami fragmentów naturalnego biologicznego systemu nerwowego.
Żeby badać żywy mózg trzeba mieć ogromne laboratoria i wielkie fundusze, a tymczasem przedstawione tu programy (oraz opisy zawarte w książce) pozwolą Ci na własnym komputerze domowym przeprowadzić bardzo ciekawe i inspirujące doświadczenia, dzięki którym będziesz mógł odkryć i zgłębić także naturę ludzkiego intelektu.
Rozdziały:
1. Wprowadzenie do wiedzy o sieciach neuronowych naturalnych i sztucznych
2. Struktura sieci
3. Uczenie sieci
4. Działanie najprostszej sieci
5. Uczenie prostych liniowych sieci jednowarstwowych
6. Sieci nieliniowe
7. Backpropagation
8. Formy uczenia sieci neuronowych
9. Sieci neuronowe samouczące się
10. Sieci samoorganizujące się
11. Sieci rekurencyjne
adobe algorytmy apache asp autocad asembler bsd c++ c# delphi dtp excel flash html java javascript linux matlab mysql office php samba voip uml unix visual studio windows word
Księgarnia Informatyczna zaprasza.