Искусственный интеллект. Экспертные системы. Интеллектуальные САПР и АСУП

Монография представляет собой третий том серии книг, посвященных наиболее актуальным и востребованным на практике проблемам цифрового гражданского оборота. Современное состояние законодательства, доктрины и правоприменительной практики демонстрирует неразрешенность значительного количества проблем, связанных с правовой характеристикой «искусственного интеллекта» и «цифровых» субъектов. К таким проблемам относятся определение понятия, конститутивных признаков «искусственного интеллекта» и его правового режима, установление соотношения понятий «субъект» права и «объект» права в цифровой среде, разграничение субъекта права и его цифровой проекции, определение статуса и правил взаимодействия субъектов в цифровом пространстве, в том числе в сфере digital-закупок. На основе нормативного, доктринального и эмпирического материала, включая разбор конкретных практических ситуаций, было проведено исследование данных проблем, представлены выводы и предложения по их решению. Позиция авторов обосновывается с учетом актуальных тенденций в законодательстве и правоприменительной практике. Это позволяет использовать данную монографию руководителям правовых подразделений юридических лиц и органов государственной власти, представителям нотариата, адвокатуры и судейского сообщества, иным правоприменителям для обоснования принимаемых ими решений. Материал монографии базируется на системном анализе большого количества источников. Законодательство приведено по состоянию на 1 июля 2021 г.

Монография представляет собой первый том серии книг, посвященных наиболее актуальным и востребованным на практике проблемам цифрового гражданского оборота. Несмотря на обилие юридических литературных источников о цифровизации, наличие нормативной базы, значительное количество теоретико-практических проблем остаются неразрешенными или разрешаемыми юридически некорректно. В данной работе представлены и обоснованы авторские подходы к решению проблем цифрового гражданского оборота с использованием правового, экономического и технического материала. Наличие подробных обоснований авторских позиций по ключевым проблемам цифровизации гражданского оборота (технологиям распределенного реестра, цифровым правам, токенам, криптовалюте, майнингу, бустингу, цифровой форме договора, онлайн-классифайдам, цифровым платформам, цифровым посредникам, смарт-контракту, электронным закупкам, электронным магазинам, электронному документообороту и ряду других) позволяет использовать материал данной книги представителям судейского сообщества и иным правоприменителям в целях обоснования принимаемых ими решений по делам и другим спорным ситуациям. Практико-ориентированный подход авторов к решению проблем цифровизации делает издание интересным для представителей бизнес-сообщества и практикующих юристов. Материал монографии основан на системном, подробном изучении большого количества юридических, экономических, технических отечественных и зарубежных источников. Поскольку одной из задач создания этой работы выступило просвещение молодых ученых, специально для обучающихся юридических и иных гуманитарных высших учебных заведений уровней бакалавриата, магистратуры, специалитета, аспирантуры после каждый главы представлен перечень нормативных правовых актов, судебной практики и дополнительной литературы. Законодательство приведено по состоянию на февраль 2021 г.

Книга посвящена разработкам искусственного интеллекта в части компьютерного зрения и объединяет подходы, позволяющие рассмотреть эту тему на пересечении биологии и математического моделирования. В первой части книги рассматриваются биологические основы зрения: читатель знакомится с различными аспектами зрительного восприятия и узнает, какие структуры нейронов его обеспечивают, какие процессы происходят в мозге при распознавании образов. Во второй части представлены различные структуры математических моделей – нейронных сетей, и принципы их работы. Затрагиваются, в частности, глубокие сверточные нейронные сети, машинное обучение и генеративные состязательные сети. Последняя глава посвящена исследованию самого феномена сознания.

Книга посвящена теории и численным методам гарантированного оценивания и аппроксимации множеств. Техника и математический аппарат интервального анализа строго обобщаются на процедуры работы с множествами. Впервые в монографической литературе детально рассматривается приложение разработанных методов к решению систем нелинейных уравнений и неравенств, задачам оптимизации, оценивания параметров и состояний, робастного управления и робототехники. Приводится подборка примеров и упражнений.

Перед вами один из самых интересных учебников по машинному обучению — разделу искусственного интеллекта, изучающего методы построения моделей, способных обучаться, и алгоритмов для их построения и обучения. Автор воздал должное невероятному богатству предмета и не упустил из виду объединяющих принципов. Читатель с первых страниц видит машинное обучение в действии, но без не нужных на первых порах технических деталей. По мере изучения предмета тщательно подобранные примеры, сопровождаемые иллюстрациями, постепенно усложняются. В книге описан широкий круг логических, геометрических и статистических моделей, затрагиваются и такие находящиеся на переднем крае науки темы, как матричная факторизация и анализ РХП. Особое внимание уделено важнейшей роли признаков. Устоявшаяся терминология дополняется введением в рассмотрение новых полезных концепций. В конце каждой главы приводятся ссылки на дополнительную литературу с авторскими комментариями. Благодаря всему этому книга задает новый стандарт изучения такой сложной дисциплины как машинное обучение.

В этой книге рассмотрены основные аспекты компьютерного зрения: обработка и анализ изображений, анализ плотного движения, сегментация изображений, работа с камерами, трехмерная реконструкция, сопоставление стереоизображений, обнаружение объектов и др. Материал дополняется историческими справками, рекомендациями по дальнейшему чтению и сведениями о рассматриваемых математических понятиях. В конце каждой главы имеются проверенные на практике упражнения и вопросы на понимание материала.

Интерес к машинному обучению зашкаливает, но завышенные ожидания нередко губят проекты еще на ранней стадии. Как машинное обучение — и особенно глубокие нейронные сети — может изменить вашу организацию? Эта книга не только содержит практически полезную информацию о предмете, но и поможет приступить к созданию эффективных сетей глубокого обучения. Авторы сначала раскрывают фундаментальные вопросы глубокого обучения — настройка, распараллеливание, векторизация, конвейеры операций, а затем переходят к библиотеке Deeplearning4j (DL4J), предназначенной для разработки технологических процессов профессионального уровня. На реальных примерах читатель познакомится с методами и стратегиями обучения глубоких сетей с различной архитектурой и их распараллеливания в кластерах Hadoop и Spark.

Способна ли технология машинного обучения решить проблемы компьютерной безопасности? Или надежда на это является лишь следствием повышенного внимания к машинному обучению? С помощью этой книги вы изучите способы применения машинного обучения в задачах обеспечения безопасности, таких как выявление вторжения извне, классификация вредоносных программ и анализ сетевой среды. Особое внимание уделено задачам по созданию работоспособных, надежных масштабируемых систем извлечения и анализа данных в сфере обеспечения безопасности.

Эта книга не похожа на большинство других учебников и руководств по глубокому обучению — в ней нет ни детального алгоритмического анализа, сопровождаемого обширной математикой, ни развернутых листингов программного кода. Автор выбрал золотую середину — благодаря дружелюбному подходу, сопровождаемому огромным количеством цветных иллюстраций, а также детальному и скрупулезному описанию он глубоко освещает основополагающие идеи и фундаментальные основы глубокого обучения и нейронных сетей.

В книге рассматриваются актуальные примеры создания приложений глубокого обучения с учетом десятилетнего опыта работы автора в этой области. Вы сэкономите часы проб и ошибок, воспользовавшись представленными здесь шаблонами и приемами. Проверенные методики, образцы исходного кода и блестящий стиль повествования позволят с увлечением освоить даже непростые навыки. По мере чтения вы получите советы по развертыванию, тестированию и техническому сопровождению ваших проектов.