Artificial_Intelligence_and_Games_2Ed.pdf
6.5 MB
Эта книга посвящена искусственному интеллекту и играм. Насколько нам известно, это первая всесторонняя учебная книга, охватывающая эту область. Под всесторонней мы подразумеваем, что книга охватывает все основные области применения методов искусственного интеллекта в играх: игровой процесс, генерацию контента и моделирование игроков. Мы также имеем в виду, что книга обсуждает проблемы искусственного интеллекта в различных типах игр, включая настольные игры и видеоигры разных жанров.
Книга предназначена для студентов и исследователей, но мы также надеемся, что она будет полезна разработчикам игр. Мы написали эту книгу на основе нашего долгого опыта исследования искусственного интеллекта в играх, как индивидуального каждого из авторов, так и совместного. Мы оба начали исследовать методы искусственного интеллекта в играх в 2004 году и работали вместе с 2009 года.
Книга не является практическим руководством по созданию искусственного интеллекта для игр, а скорее теоретическим обзором области. Мы не обсуждаем конкретные игровые движки или программные фреймворки, и не предоставляем примеры кода. Книга предназначена для читателей, уже имеющих базовые знания в области искусственного интеллекта и компьютерных наук.
Мы надеемся, что книга будет полезна для преподавателей, которые хотят создать курс по искусственному интеллекту и играм. Мы предоставляем несколько вариантов организации курса, включая традиционный курс с лекциями и экзаменом, а также курс с групповым проектом. Материал книги можно использовать в различных способах, чтобы поддержать разные педагогические практики.
Книга предназначена для студентов и исследователей, но мы также надеемся, что она будет полезна разработчикам игр. Мы написали эту книгу на основе нашего долгого опыта исследования искусственного интеллекта в играх, как индивидуального каждого из авторов, так и совместного. Мы оба начали исследовать методы искусственного интеллекта в играх в 2004 году и работали вместе с 2009 года.
Книга не является практическим руководством по созданию искусственного интеллекта для игр, а скорее теоретическим обзором области. Мы не обсуждаем конкретные игровые движки или программные фреймворки, и не предоставляем примеры кода. Книга предназначена для читателей, уже имеющих базовые знания в области искусственного интеллекта и компьютерных наук.
Мы надеемся, что книга будет полезна для преподавателей, которые хотят создать курс по искусственному интеллекту и играм. Мы предоставляем несколько вариантов организации курса, включая традиционный курс с лекциями и экзаменом, а также курс с групповым проектом. Материал книги можно использовать в различных способах, чтобы поддержать разные педагогические практики.
❤7👍6
Внутри множество важных тем. - оптимизация с серьёзными математическими выкладками,
- разборах метода главных компонент (PCA) с детальным анализом.
Так же внутри основные темы, такие как линейные модели и деревья решений, также освещены. Это отличное пособие для тех, кто хочет изучить как основы, так и более сложные аспекты машинного обучения.
📚 Книга
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥11❤6🥰1🤯1
⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.iss.one/ai_machinelearning_big_data
C++ t.iss.one/cppsobes
Python: t.iss.one/pro_python_code
Хакинг: t.iss.one/linuxkalii
Devops: t.iss.one/devOPSitsec
АНАЛИЗ Данных: t.iss.one/data_analysis_ml
Javascript: t.iss.one/javascriptv
C#: t.iss.one/csharp_ci
Java: t.iss.one/javatg
Базы данных: t.iss.one/sqlhub
Linux: t.iss.one/linuxacademiya
Python собеседования: t.iss.one/python_job_interview
Мобильная разработка: t.iss.one/mobdevelop
Docker: t.iss.one/DevopsDocker
Golang: t.iss.one/Golang_google
React: t.iss.one/react_tg
Rust: t.iss.one/rust_code
PHP: t.iss.one/phpshka
Android: t.iss.one/android_its
Frontend: t.iss.one/front
Big Data: t.iss.one/bigdatai
Собеседования МЛ: t.iss.one/machinelearning_interview
МАТЕМАТИКА: t.iss.one/data_math
Kubernets: t.iss.one/kubernetc
💼 Папка с вакансиями: t.iss.one/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.iss.one/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.iss.one/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.iss.one/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://t.iss.one/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
😆ИТ-Мемы: t.iss.one/memes_prog
🇬🇧Английский: t.iss.one/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.iss.one/vistehno
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://t.iss.one/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.iss.one/ai_machinelearning_big_data
C++ t.iss.one/cppsobes
Python: t.iss.one/pro_python_code
Хакинг: t.iss.one/linuxkalii
Devops: t.iss.one/devOPSitsec
АНАЛИЗ Данных: t.iss.one/data_analysis_ml
Javascript: t.iss.one/javascriptv
C#: t.iss.one/csharp_ci
Java: t.iss.one/javatg
Базы данных: t.iss.one/sqlhub
Linux: t.iss.one/linuxacademiya
Python собеседования: t.iss.one/python_job_interview
Мобильная разработка: t.iss.one/mobdevelop
Docker: t.iss.one/DevopsDocker
Golang: t.iss.one/Golang_google
React: t.iss.one/react_tg
Rust: t.iss.one/rust_code
PHP: t.iss.one/phpshka
Android: t.iss.one/android_its
Frontend: t.iss.one/front
Big Data: t.iss.one/bigdatai
Собеседования МЛ: t.iss.one/machinelearning_interview
МАТЕМАТИКА: t.iss.one/data_math
Kubernets: t.iss.one/kubernetc
💼 Папка с вакансиями: t.iss.one/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.iss.one/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.iss.one/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.iss.one/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://t.iss.one/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
😆ИТ-Мемы: t.iss.one/memes_prog
🇬🇧Английский: t.iss.one/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.iss.one/vistehno
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://t.iss.one/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
👍4❤3
Forwarded from Machinelearning
📚 Бесплатная электронная книга: The Fourier Transform, 2024.
Погружение в преобразование Фурье.
Приятный стиль изложения книги и множество наглядных диаграмм.
Внутри практика в виде задач, написанных на Python и MATLAB.
▪Book
@ai_machinelearning_big_data
Погружение в преобразование Фурье.
Приятный стиль изложения книги и множество наглядных диаграмм.
Внутри практика в виде задач, написанных на Python и MATLAB.
▪Book
@ai_machinelearning_big_data
👍5🔥5❤3
Forwarded from Machinelearning
Книга “Understanding Deep Learning” посвящена идеям и принципам, лежащим в основе глубокого обучения. Подача материала построена таким образом, чтобы читатель мог понять материал настолько эффективно, насколько это возможно. Для читателей, желающих углубиться в изучение, в каждой главе приведены соответствующие задачи, записные книжки по Python и подробные справочные материалы.
В первой части книги представлены модели глубокого обучения и обсуждается, как их обучать, измерять их производительность и улучшать эту производительность.
В следующей части рассматриваются архитектуры, которые специализируются на изображениях, тексте и графических данных. Для свободного понимания этих двух глав требуется понимать принципы линейной алгебры, матанализа и теории вероятностей.
Последующие части книги посвящены генеративным моделям и методике обучения с подкреплением. Эти главы требуют больших знаний в области теории вероятностей и математического анализа.
В последней главе обсуждается этика искусственного интеллекта и призыв к практикующим инженерам задуматься о моральных последствиях своей работы.
Автор книги: Simon J. D. Prince - почетный профессор информатики в Университете Bath (Великобритания) , со-автор более 80 опубликованных исследований в области ML.
Научный сотрудник, специализирующийся на искусственном интеллекте и глубоком обучении, он руководил группами ресерча в Anthropics Technologies Ltd, Borealis AI и других компаниях.
Дополнительно, на отдельном сайте книги, читателям доступны:
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #Book
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤12⚡2👍2🤣2
📚 Data Scientist Handbook 2024
Открытая книга для дата-сайентиста 2024
В этом гайде собрано множество полезных ресурсов, которые помогут прокачать различные навыки. Среди собранных ресурсов есть как платные, так и бесплатные.
▪ Книга
@machinelearning_books
Открытая книга для дата-сайентиста 2024
В этом гайде собрано множество полезных ресурсов, которые помогут прокачать различные навыки. Среди собранных ресурсов есть как платные, так и бесплатные.
▪ Книга
@machinelearning_books
👍9❤2🤮2🎉1
Python_scraping_2.pdf
934.7 KB
Шпаргалки в PDF по скрапингу/парсингу данных
👍8❤3🔥1
Forwarded from Machine learning Interview
Собираетесь на собеседование на позицию Python Developer? Тогда обратите внимание на эту шпаргалку, где собраны ответы на более чем 100 вопросов, которые часто задают на интервью. Разработчики тщательно подготовили эти материалы, и уверены, что они помогут вам лучше подготовиться к вопросам.
Эти вопросы покрывают практически все темы Python + затрагивают азы Computer Science: алгоритмы, структуры данных и т.д.
@machinelearning_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍12❤4🔥1