Opis
Autorami poszczególnych rozdziałów są wykładowcy Wydziału Elektroniki i Technik Informacyjnych Politechniki Warszawskiej, którzy aktywnie biorą udział w rozwoju sztucznej inteligencji. W rozdziale pierwszym znajdują się informacje o historii, charakterze i zastosowaniach sztucznej inteligencji. Rozdział drugi traktuje o podstawowym nie tylko dla sztucznej inteligencji zagadnieniu przeszukiwania przestrzeni stanów w poszukiwaniu rozwiązań zadanego problemu. Towarzyszy temu omówienie metod optymalizacji, które wskazują najlepsze rozwiązanie z punktu widzenia przyjętego kryterium. Tematem kolejnego rozdziału jest uczenie maszynowe. Rozdział czwarty został poświęcony archi-tekturom sztucznych sieci neuronowych, w tym sieciom głębokim. W rozdziale piątym znajduje się prezentacja i dyskusja dotycząca wzajemnych związków etyki i sztucznej inteligencji, ze szczególnym naciskiem na konieczność przedstawiania wyników działania systemów SI w sposób zrozumiały dla człowieka. Każdy rozdział jest opatrzony notą bibliograficzną, która podaje pozycje rozszerzające omówiony materiał.
Książka może służyć jako podręcznik i wsparcie dydaktyczne wykładów z zakresu SI, a czytelnik powinien wiedzieć, jak dane są reprezentowane w postaci cyfrowej, umie czytać pseudokod i potrafi programować strukturalnie. Przedstawione metody autorzy wyjaśniają w sposób intuicyjny, ale dbają też o precyzję, wykorzystują przykłady i podają algorytmy.
Kontynuacją książki jest tom prezentujący metody sztucznej inteligencji dla różnych grup zastosowań, m.in. analizy danych strukturalnych (tabelarycznych), analizy tekstów w języku naturalnym, analizy sekwencji biologicznych, widzenia maszynowego, przetwarzania mowy oraz bezpieczeństwa systemów SI.