Podstawy sztucznej inteligencji w przykładach w Pythonie

Opisano narzędzia do tworzenia aplikacji sztucznej inteligencji. Przedstawiono podstawy języka programowania Python. Wyjaśniono podstawowe pojęcia i definicje sztucznej inteligencji. Omówiono kwestie programowej realizacji elementów sieci neuronowej oraz budowy wielowarstwowych sieci neuronowych. Dużą uwagę poświęcono zastosowaniu wyspecjalizowanych bibliotek PyBrain, Scikit-learn, Keras,... TensorFlow do formowania struktury sieci neuronowych i ich szkolenia oraz bibliotek ImageAI i OpenCV do przetwarzania obrazów. Materiał ilustrowany jest prostymi i zrozumiałymi przykładami, które demonstrują wykorzystanie wcześniej wytrenowanych sieci neuronowych do rozpoznawania obiektów na obrazach, tworzenia własnych zbiorów danych, formowania struktury sieci, jej szkolenia i praktycznego zastosowania. W 2. wydaniu zaktualizowano kody programowe i wersje bibliotek, poprawiono rysunki, uwzględniono życzenia czytelników oraz poprawiono błędy.