Grokking AI Algorithms: How AI solves complex problems, 2nd Edition (Грокаем алгоритмы ИИ: Как ИИ решает сложные проблемы, 2-е издание)
Год издания: 2026
Автор: Hurbans Rishal / Хурбанс Ришаль
Язык: Английский
Формат: PDF
Издательский макет
Интерактивное оглавление
Количество страниц: 593
Описание:
Artificial intelligence algorithms are the backbone of search and optimization, deep learning, reinforcement learning, and, of course, generative AI. This book introduces the most important AI algorithms using relatable illustrations, interesting examples, and thought-provoking exercises. Written in simple language and with lots of visual references and hands-on code examples, it helps you build a natural intuition into how intelligent systems learn, plan, and adapt. This second edition has been thoroughly revised, with new chapters on large language models, image generation, and more.
You know you can solve a problem with AI—but how? Which algorithm do you pick and how do you properly implement it? This book makes it simple and easy to understand the most core and common AI approaches. You’ll learn how to understand problem types, map real-world tasks to those problems, and how to design and implement the right algorithm—all following clear visual examples, pseudocode, and learning-oriented examples.
In Grokking AI Algorithms, Second Edition you will discover:
• How to pick the right algorithm for each AI problem
• Learn the fundamentals of search (the foundation of modern AI)
• Building intelligent agents to solve puzzles
• Finding solutions using the theory of evolution and genetic algorithms
• Make predictions with neural networks
• Understand how AI gets better with reinforcement learning
• Building a LLM pipeline and image diffusion model from scratch
About the technology
AI algorithms are the backbone of search and optimization problems, deep learning, reinforcement learning, and, of course, generative AI. But knowing which algorithm to use—and why—is often harder than writing the code itself. Grokking AI Algorithms, Second Edition illuminates the algorithms behind modern generative AI with clear explanations, step-by-step code examples, and beautifully simple illustrations.
About the book
Everything you’ll learn in this powerfully simple book is reinforced through engaging, end-to-end projects—from solving mazes with search algorithms to navigating a car through a crowded parking lot with reinforcement learning. Plus, this second edition has been thoroughly revised with fresh chapters exploring the core algorithms of LLMs and image generation models.
What's inside
• Search algorithms and swarm optimization
• Deep learning and neural networks
• Training AI with reinforcement learning
• Building a LLM pipeline for text generation
About the reader
Requires beginning to intermediate programming skills and high school level mathematics. No AI experience required.
About the author
Rishal Hurbans is an experienced technologist and serial entrepreneur specializing in AI engineering and human performance.
Алгоритмы искусственного интеллекта являются основой поиска и оптимизации, глубокого обучения, обучения с подкреплением и, конечно же, генеративного ИИ. В этой книге представлены наиболее важные алгоритмы искусственного интеллекта с использованием наглядных иллюстраций, интересных примеров и упражнений, заставляющих задуматься. Написанное простым языком, с большим количеством наглядных ссылок и практических примеров кода, оно поможет вам получить представление о том, как интеллектуальные системы учатся, планируют и адаптируются. Это второе издание было тщательно переработано и дополнено новыми главами, посвященными большим языковым моделям, генерации изображений и многому другому.
Вы знаете, что можете решить проблему с помощью ИИ, но как? Какой алгоритм вы выберете и как правильно его реализуете? Эта книга позволяет легко разобраться в наиболее важных и распространенных подходах к ИИ. Вы узнаете, как понимать типы проблем, соотносить задачи реального мира с этими проблемами, а также как разрабатывать и внедрять правильный алгоритм - все это на наглядных примерах, псевдокоде и примерах, ориентированных на обучение.
Во втором издании книги вы узнаете:
• Как выбрать правильный алгоритм для каждой задачи искусственного интеллекта
• Изучите основы поиска (основы современного ИИ)
• Создайте интеллектуальных агентов для решения головоломок
• Находите решения, используя теорию эволюции и генетические алгоритмы
• Делайте прогнозы с помощью нейронных сетей
• Поймите, как ИИ становится лучше с помощью обучения с подкреплением
• Создание конвейера LLM и модели распространения изображений с нуля
О технологии
Алгоритмы искусственного интеллекта являются основой задач поиска и оптимизации, глубокого обучения, обучения с подкреплением и, конечно же, генеративного ИИ. Но понять, какой алгоритм использовать и почему, зачастую сложнее, чем написать сам код. Второе издание "Алгоритмов грокинга ИИ" рассказывает об алгоритмах, лежащих в основе современного генеративного ИИ, с четкими объяснениями, пошаговыми примерами кода и красивыми простыми иллюстрациями.
О книге
Все, чему вы научитесь в этой невероятно простой книге, подкрепляется увлекательными комплексными проектами - от решения лабиринтов с помощью алгоритмов поиска до управления автомобилем на переполненной парковке с помощью обучения с подкреплением. Кроме того, это второе издание было полностью переработано и дополнено новыми главами, в которых рассматриваются основные алгоритмы LLM и модели генерации изображений.
Что внутри
• Алгоритмы поиска и роевая оптимизация
• Глубокое обучение и нейронные сети
• Обучение ИИ с подкреплением
• Построение конвейера LLM для генерации текста
О читателе
Требуются навыки программирования от начального до среднего уровня и математика на уровне средней школы. Опыт работы с ИИ не требуется.
Об авторе
Ришал Хурбанс - опытный технолог и серийный предприниматель, специализирующийся на разработке ИИ и повышении эффективности работы человека.
dumpz.ws
Год издания: 2026
Автор: Hurbans Rishal / Хурбанс Ришаль
Язык: Английский
Формат: PDF
Издательский макет
Интерактивное оглавление
Количество страниц: 593
1 Intuition of AI 1
2 Search fundamentals 23
3 Intelligent search 65
4 Evolutionary algorithms 99
5 Advanced evolutionary approaches 139
6 Swarm intelligence: Ants 161
7 Swarm intelligence: Particles 201
8 Machine learning 239
9 Artificial neural networks 293
10 Reinforcement learning 347
11 Large language models 387
12 Generative image models 467
2 Search fundamentals 23
3 Intelligent search 65
4 Evolutionary algorithms 99
5 Advanced evolutionary approaches 139
6 Swarm intelligence: Ants 161
7 Swarm intelligence: Particles 201
8 Machine learning 239
9 Artificial neural networks 293
10 Reinforcement learning 347
11 Large language models 387
12 Generative image models 467
Artificial intelligence algorithms are the backbone of search and optimization, deep learning, reinforcement learning, and, of course, generative AI. This book introduces the most important AI algorithms using relatable illustrations, interesting examples, and thought-provoking exercises. Written in simple language and with lots of visual references and hands-on code examples, it helps you build a natural intuition into how intelligent systems learn, plan, and adapt. This second edition has been thoroughly revised, with new chapters on large language models, image generation, and more.
You know you can solve a problem with AI—but how? Which algorithm do you pick and how do you properly implement it? This book makes it simple and easy to understand the most core and common AI approaches. You’ll learn how to understand problem types, map real-world tasks to those problems, and how to design and implement the right algorithm—all following clear visual examples, pseudocode, and learning-oriented examples.
In Grokking AI Algorithms, Second Edition you will discover:
• How to pick the right algorithm for each AI problem
• Learn the fundamentals of search (the foundation of modern AI)
• Building intelligent agents to solve puzzles
• Finding solutions using the theory of evolution and genetic algorithms
• Make predictions with neural networks
• Understand how AI gets better with reinforcement learning
• Building a LLM pipeline and image diffusion model from scratch
About the technology
AI algorithms are the backbone of search and optimization problems, deep learning, reinforcement learning, and, of course, generative AI. But knowing which algorithm to use—and why—is often harder than writing the code itself. Grokking AI Algorithms, Second Edition illuminates the algorithms behind modern generative AI with clear explanations, step-by-step code examples, and beautifully simple illustrations.
About the book
Everything you’ll learn in this powerfully simple book is reinforced through engaging, end-to-end projects—from solving mazes with search algorithms to navigating a car through a crowded parking lot with reinforcement learning. Plus, this second edition has been thoroughly revised with fresh chapters exploring the core algorithms of LLMs and image generation models.
What's inside
• Search algorithms and swarm optimization
• Deep learning and neural networks
• Training AI with reinforcement learning
• Building a LLM pipeline for text generation
About the reader
Requires beginning to intermediate programming skills and high school level mathematics. No AI experience required.
About the author
Rishal Hurbans is an experienced technologist and serial entrepreneur specializing in AI engineering and human performance.
Алгоритмы искусственного интеллекта являются основой поиска и оптимизации, глубокого обучения, обучения с подкреплением и, конечно же, генеративного ИИ. В этой книге представлены наиболее важные алгоритмы искусственного интеллекта с использованием наглядных иллюстраций, интересных примеров и упражнений, заставляющих задуматься. Написанное простым языком, с большим количеством наглядных ссылок и практических примеров кода, оно поможет вам получить представление о том, как интеллектуальные системы учатся, планируют и адаптируются. Это второе издание было тщательно переработано и дополнено новыми главами, посвященными большим языковым моделям, генерации изображений и многому другому.
Вы знаете, что можете решить проблему с помощью ИИ, но как? Какой алгоритм вы выберете и как правильно его реализуете? Эта книга позволяет легко разобраться в наиболее важных и распространенных подходах к ИИ. Вы узнаете, как понимать типы проблем, соотносить задачи реального мира с этими проблемами, а также как разрабатывать и внедрять правильный алгоритм - все это на наглядных примерах, псевдокоде и примерах, ориентированных на обучение.
Во втором издании книги вы узнаете:
• Как выбрать правильный алгоритм для каждой задачи искусственного интеллекта
• Изучите основы поиска (основы современного ИИ)
• Создайте интеллектуальных агентов для решения головоломок
• Находите решения, используя теорию эволюции и генетические алгоритмы
• Делайте прогнозы с помощью нейронных сетей
• Поймите, как ИИ становится лучше с помощью обучения с подкреплением
• Создание конвейера LLM и модели распространения изображений с нуля
О технологии
Алгоритмы искусственного интеллекта являются основой задач поиска и оптимизации, глубокого обучения, обучения с подкреплением и, конечно же, генеративного ИИ. Но понять, какой алгоритм использовать и почему, зачастую сложнее, чем написать сам код. Второе издание "Алгоритмов грокинга ИИ" рассказывает об алгоритмах, лежащих в основе современного генеративного ИИ, с четкими объяснениями, пошаговыми примерами кода и красивыми простыми иллюстрациями.
О книге
Все, чему вы научитесь в этой невероятно простой книге, подкрепляется увлекательными комплексными проектами - от решения лабиринтов с помощью алгоритмов поиска до управления автомобилем на переполненной парковке с помощью обучения с подкреплением. Кроме того, это второе издание было полностью переработано и дополнено новыми главами, в которых рассматриваются основные алгоритмы LLM и модели генерации изображений.
Что внутри
• Алгоритмы поиска и роевая оптимизация
• Глубокое обучение и нейронные сети
• Обучение ИИ с подкреплением
• Построение конвейера LLM для генерации текста
О читателе
Требуются навыки программирования от начального до среднего уровня и математика на уровне средней школы. Опыт работы с ИИ не требуется.
Об авторе
Ришал Хурбанс - опытный технолог и серийный предприниматель, специализирующийся на разработке ИИ и повышении эффективности работы человека.
Скрытое содержимое могут видеть только пользователи групп(ы): Premium, Местный, Свои
