Knjiga Veštačka inteligencija, Dragan Tanaskoski, 224 strane

Knjiga Veštačka inteligencija – Osnove i uvod u rad, Dragan Tanaskoski, 224 strane, B5

Veštačka inteligencija – Osnove i uvod u rad je stručna knjiga iz izdanja Agencije Eho / InfoElektronika.

Tehničke karakteristike

• Naslov: Veštačka inteligencija
• Podnaslov: Osnove i uvod u rad
• Autor: Dragan Tanaskoski
• Izdavač: Agencija Eho / InfoElektronika
• Oblast: Računari/ Internet/ Programiranje
• Broj strana: 224
• Format: B5
• Povez: Meki
• Masa: 400 g
• ISBN: 978-86-7555-479-0
• Ključne reči: Veštačka inteligencija, AI, LLM,

Sadržaj knjige

• Uvod i osnove veštačke inteligencije, 1
• Strahovi i mitovi, 1
• Strahovi od veštačke inteligencije, 1
• Mitovi o AI, 4
• Zašto je prethodno izneto važno?, 5
• Šta je veštačka inteligencija, 5
• Mašinsko učenje, 6
• Duboko učenje, 6
• Vrste veštačke inteligencije, 7
• Istorijski pregled: od Tjuringa do današnjih dana, 9
• Počeci (1950): Rađanje ideje, 9
• Periodi optimizma i AI zime, 11
• Revolucija dubokog učenja (2010): Savršena oluja, 12
• Renesansa (2012): Duboko učenje, 13
• Era velikih jezičkih modela (2017): LLM, 14
• Ključne prekretnice: AlexNet, GPT, ChatGPT, 14
• Pogled unazad i unapred, 15
• Rezime, 16
• Anatomija veštačke inteligencije, 17
• Neuronske mreže: Digitalna imitacija mozga, 17
• Anatomija veštačkog neurona, 18
• Ulazni sloj → Skriveni sloj → Izlazni sloj, 18
• Konvolucione neuronske mreže (CNN): Majstori vida, 20
• Zašto su CNN posebni?, 20
• Praktična primena CNN, 21
• Rekurentne neuronske mreže (RNN): Majstori sekvenci, 21
• Problem sa pamćenjem, 21
• Kako RNN pamti, 22
• LSTM i GRU: Rešavanje problema dugotrajne memorije, 22
• Praktična primena RNN, 22
• Generativne adversarijalne mreže: Umetnici i falsifikatori, 23
• Princip falsifikatora i detektiva, 23
• Proces treniranja: Večna borba, 23
• Tipovi GAN i njihove primene, 24
• Etički izazovi GAN, 24
• Algoritmi za učenje: Kako AI uči, 24
• Prosleđivanje unazad: Učenje na greškama, 25
• Pronalaženje najboljeg rešenja, 25
• Tipovi učenja, 25
• Moderne arhitekture: Transformer revolucija, 26
• Ključna inovacija: Mehanizam pažnje (Attention), 26
• Prednosti Transformer arhitekture, 27
• Hibridne arhitekture, 27
• Multimodalni modeli, 27
• SAD: Titan AI sveta, 29

Dokumentacija

• Isečak iz knjige (PDF)

Primena

Knjiga je namenjena programerima, studentima informatike, IT profesionalcima i svima koji žele da savladaju ovu oblast kroz praktične primere. Pogodna je za samostalno učenje, kao priručnik za svakodnevni rad i kao dopunska literatura u nastavi.