Pašmācība. Mākslīgā intelekta pamati piemēros Python. 2. izdevums.

Aprakstīti rīki mākslīgā intelekta lietojumprogrammu izstrādei. Doti programmēšanas valodas Python pamati. Atklāti galvenie jēdzieni un definīcijas mākslīgā intelekta jomā. Apskatīti jautājumi par neironu tīklu elementu programmatisko realizāciju un daudzslāņu neironu tīklu veidošanu. Liela uzmanība pievērsta specializēto bibliotēku PyBrain, Scikit-learn, Keras,... TensorFlow izmantošanai neironu tīklu struktūras veidošanai un to apmācībai, kā arī bibliotēku ImageAI un OpenCV izmantošanai attēlu apstrādē. Materiāls ilustrēts ar vienkāršiem un saprotamiem piemēriem, kas demonstrē iepriekš apmācītu neironu tīklu izmantošanu objektu atpazīšanai attēlos, savu datu kopu veidošanai, tīkla struktūras veidošanai, tās apmācībai un praktiskai pielietošanai. 2. izdevumā atjaunoti programmatūras kodi un bibliotēku versijas, uzlaboti attēli, ņemti vērā lasītāju ieteikumi un labotas kļūdas.
Elektroniskais pielikums-arhīvs, kas pieejams izdevniecības mājaslapā, satur grāmatā aprakstīto piemēru sarakstus.