Скачать книги Искусственный интеллект без регистрации

Могут ли нейросети быть художниками или писателями?

Интеллектуальное исследование на стыке искусствоведения, философии и нейронаук.

Лев Наумов – писатель, драматург, культуролог, режиссёр, PhD. Выступает с лекциями по вопросам литературы, кино и искусствознания. Автор книг прозы «Шёпот забытых букв» (2014), «Гипотеза Дедала» (2018), «Пловец Снов» (2021). Исследователь творчества Андрея Тарковского, Александра Кайдановского, Сэмюэля Беккета, Энди Уорхола, Терри Гиллиама, Кристофера Нолана, Сергея Параджанова, Дэвида Линча и других деятелей культуры.

Эта книга – не просто исследование, а интеллектуальное путешествие на пересечении искусствоведения, нейронаук и цифровой эстетики. С опорой на философию, визуальные примеры и живую речь автор предлагает вдумчивый разговор о том, что такое творчество. Может ли оно быть описано и запрограммировано? И если да – значит ли это, что его больше нельзя считать сугубо “человеческим”? Как мы теперь распознаём искусство? Где проходят границы между оригинальным и сгенерированным, подлинным и симулированным?

Книга представляет собой введение в мир искусственного интеллекта (ИИ). В ней рассматриваются ключевые концепции, методы и технологии, используемые в области ИИ, начиная от базовых алгоритмов машинного обучения и нейронных сетей, и заканчивая более сложными темами, такими как глубокое обучение и рекуррентные нейронные сети. Автор пошагово объясняют основные принципы работы различных подходов к ИИ и предоставляют читателям практические примеры и задания для углубления понимания материала. Эта книга предназначена как для студентов и исследователей, интересующихся темой ИИ, так и для практикующих специалистов, желающих расширить свои знания в этой области.

Исследуйте мир машинного обучения с этой книгой, предназначенной для тех, кто стремится погрузиться в фундаментальные принципы и передовые методы этой динамично развивающейся области. От введения в основные концепции до глубокого погружения в продвинутые техники и приложения, каждая глава представляет собой комплексное исследование, подкрепленное практическими примерами и советами. Будучи ориентиром как для начинающих, так и для опытных практиков, данная книга поможет вам освоить ключевые навыки, необходимые для эффективного применения методов машинного обучения в реальных задачах.