книга
Искусственный интеллект для .NET
Издание рассказывает о применении когнитивных служб компании Microsoft и применении на практике набора простых API. В доступной форме описано создание приложений на основе искусственного интеллекта в среде разработки Visual Studio, создание разговорного интерфейса, применение API для обработки распознавания и интерпретации устной речи. Описаны различные модели языка в искусственном интеллекте.Предназначена для широкого круга читателей, интересующихся искусственным интеллектом и возможностями его практического применения, знающих на уровне пользователя базовые сервисы Microsoft.
Содержание
Содержание книги "Искусственный интеллект для .NET : речь, язык и поиск"
Об авторе
О соавторе
О техническом рецензенте
Признательности
Введение
Примечания переводчика
Глава 1. Начало работы с основами ИИ
Правда и вымысел
История и эволюция
Нынешнее состояние дел
Превращение ИИ в товар
Microsoft и ИИ
Фундаментальные понятия
Машинное обучение
Язык
Речь
Компьютерное зрение
Когнитивные службы Microsoft
Зрение
Речь
Язык
Знание
Поиск
Резюме
Глава 2. Создание приложения с поддержкой ИИ в среде Visual Studio
Необходимые условия для использования когнитивных служб
Подготовка среды разработки
Получение ключа подписки Azure для когнитивных служб
Шаг 1. Зарегистрировать учетную запись Azure
Шаг 2. Создать новую учетную запись когнитивных служб
Шаг 3. Получить ключ (ключи) подписки
Тестирование API
Что вы хотите сделать
Как это сделать
Создание первого ИИ-ориентированного приложения
Исходный код
Пошаговый анализ
Результат
Более интересный вариант приложения
Извлечение текста из изображений
Исходный код
Пошаговый анализ
Результат
Резюме
Глава 3. Конструирование разговорного интерфейса с применением технологий Microsoft
Что такое разговорный интерфейс пользователя?
Краткая история
В самом начале: интерфейс командной строки
И затем появился графический интерфейс пользователя
Очередная эволюция: разговорный интерфейс пользователя
Роль ИИ в разговорном интерфейсе пользователя
Ловушки разговорного интерфейса пользователя
Будущее может быть за гибридным интерфейсом пользователя (разговорный + графический)
Принципы разработки
Инфраструктура Microsoft Bot Framework
Создание приложения с разговорным интерфейсом в среде Bot Framework
Шаг 0. Подготовка среды разработки
Шаг 1. Создание нового проекта приложения Bot Framework
Шаг 2. Первое сообщение и сообщение по умолчанию
Шаг 3. Выполнение, тестирование и отладка вашего бота
Шаг 4. Планирование визита к врачу
Шаг 5. Обработка системных сообщений
Следующие шаги
Резюме
Глава 4. Применение технологии понимания естественного языка
Что такое понимание ЕЯ?
История развития методов понимания естественного языка
Почему машины с трудом понимают естественный язык
Сложности естественного языка
Статистические модели в качестве решения недостаточны
Многообещающее будущее
Облачная служба LUIS
Архитектура программного приложения на основе LUIS
За кадром
Масштабная тренировка – основа всему
Получение подписки Azure для облачной службы LUIS
Демонстрационный пример: приложение DefinitionApp
Примечания
Резюме
Глава 5. Исследование когнитивной модели языка
API Bing проверки орфографии
Что это такое?
Как его использовать
Интеграция с облачной службой LUIS
API анализа текста
Идентификация языка
Выделение ключевых фраз
Анализ тональности текста
Идентификация темы
Идеи использования
API веб-модели языка (WebLM)
Разбиение на слова
Совместная вероятность
Условная вероятность
Предсказание следующего слова
API лингвистического анализа
Разбиение на предложения и лексемизация
Частеречная разметка
Синтаксический анализ на основе грамматики составляющих
Резюме
Глава 6. Потребление и применение облачной службы LUIS
Планирование своего приложения
Что бот должен уметь делать?
Какая информация нужна боту от пользователя?
Что должно быть сделано в облачной службе LUIS?
Что должно быть сделано в Bot Framework?
Создание приложения с поддержкой LUIS
Добавление намерений
Добавление/разметка высказываний
Публикация своего приложения
Добавление сущностей
Простые сущности
Составные сущности
Иерархические сущности
Предварительно подготовленные сущности
Добавление списка фраз
Рекомендуемые последующие шаги
Активное обучение посредством рекомендованных высказываний
Использование API LUIS для автоматизации
Интеграция LUIS со средой Bot Framework
Создание проекта в Visual Studio
Обработка намерения без сущностей
Подготовка своего бота для использования HealthCheckupDialog
Тестирование бота в эмуляторе
Обработка намерения с полным комплектом сущностей
Обработка намерения с составными сущностями
Обработка намерения None
Добавление бота в Skype
Публикация своего бота
Регистрация своего бота
Резюме
Глава 7. Взаимодействие с API обработки речи
Способы взаимодействия с речью
API когнитивного поиска
Распознавание речи
Начало работы
Сначала получение JWT-токена
API персонализированной обработки речи
Синтез речи
Механизм распознавания речи
Служба персонализированной обработки речи
Персонализированная акустическая модель
Персонализированная модель языка
Данные произношения
Персонализированная конечная точка преобразования речи в текст
Распознавание говорящего
Верификация говорящего против идентификации говорящего
Регистрация для верификации говорящего
Верификация говорящего
Регистрация для идентификации говорящего
Идентификация говорящего
Состояние операции
Резюме
Глава 8. Применение поисковых предложений
Поиск повсюду
Повсеместность, предсказательность, проактивность (три «П» поиска)
История Bing
В чем уникальность Bing?
API поиска
API Bing автозаполнения
Как использовать API Bing автозаполнения
API Bing поиска изображений
Как использовать API Bing поиска изображений
API Bing поиска новостей
API Bing поиска видео
Как использовать API Bing поиска видео
API Bing поиска в сети
Как использовать API Bing поиска в сети
Резюме
Глава 9. Работа с рекомендациями
Понимание основ
Рекомендация товаров, часто приобретаемых вместе
Рекомендация «от предмета к предмету»
Рекомендация на основе предыстории
Как эти рекомендации работают?
Модели и типы рекомендаций
Сборка обычной модели рекомендаций
Сборка модели рекомендации на основе FBT
Сборка модели рекомендаций на основе ранжирования
Сборка модели рекомендации на основе SAR
Установление правил в сборке
Офлайновое оценивание
Веб-интерфейс API рекомендаций
Резюме
Глава 10. ИИ в ближайшем будущем
Почему ИИ имеет такую популярность?
Рост вычислительной мощности
Открытия в алгоритмах ИИ
Данные – это новая валюта
Возникновение облачных вычислений
Службы против решений?
Когнитивные категории
Проблемы и будущее понимания ЕЯ
Проблемы и будущее обработки речи
Проблемы и будущее поиска
Проблемы и будущее рекомендаций
Прежде всего ИИ
Интеллектуальная периферия
Устранение задач, а не рабочих мест
Так куда же мы катимся?
Тематический указатель
Бестселлеры нон-фикшн
Купить от 453 ₽
Купить от 263 ₽
Купить от 581 ₽
Купить от 230 ₽
Купить от 1436 ₽
Купить от 307 ₽
Купить от 458 ₽
Купить от 338 ₽
Купить от 448 ₽
Купить от 385 ₽
Купить от 299 ₽
Купить от 608 ₽
Новинки книги нон-фикшн
Купить от 480 ₽
Купить от 593 ₽
Купить от 377 ₽
Купить от 442 ₽
Купить от 538 ₽
Купить от 101 ₽
Купить от 396 ₽
Купить от 538 ₽
Купить от 350 ₽
Купить от 644 ₽
Новинки аудиокниг
Купить от 289 ₽
Купить от 319 ₽
Внимание!
При обнаружении неточностей или ошибок в описании книги "Искусственный интеллект для .NET : речь, язык и поиск (автор Нишит Патак )", просим Вас отправить сообщение на почту help@directmedia.ru. Благодарим!
Заполните форму
и мы свяжемся с вами в течение 15 минут
Спасибо
за оставленную заявку