Podręcznik `Sieci neuronowe do przetwarzania informacji` stanowi oryginalne ujęcie najnowszych osiągnięć w dziedzinie sztucznych sieci neuronowych oraz ich zastosowań.
Wprowadzając zarówno podstawowe, jak i zaawansowane pojęcia sieci neuronowych książka może być użyteczna zarówno dla początkujących, jak i zaawansowanych w uprawianiu tej dyscypliny.
Dziedzina: Informatyka
Rok wydania: 2020.
Ze względu na interdyscyplinarny charakter tematyki może być wykorzystany zarówno w naukach technicznych, informatyce, fizyce, jak i naukach biomedycznych.
Podręcznik jest przeznaczony dla słuchaczy wyższych lat studiów oraz doktorantów zainteresowanych tematyką sztucznej inteligencji.
Stanowi wyselekcjonowany przegląd i omówienie najważniejszych metod uczenia sieci o różnej strukturze, zilustrowany wynikami wielu eksperymentów numerycznych i poparty zastosowaniami praktycznymi.
W pracy przedstawiono najważniejsze rodzaje sieci neuronowych, kładąc nacisk na algorytmy uczące oraz ich praktyczne zastosowania w przetwarzaniu danych pomiarowych.
W stosunku do poprzedniego wydania zawiera dodatkowo omówienie sieci typu Support Vector Machine (SVM), znacznie rozbudowaną część dotyczącą sieci rozmytych oraz przedstawienie wielu nowych zastosowań.
Jest rozszerzoną i znacznie zmodyfikowaną wersją wcześniejszego wydania podręcznika pod tym samym tytułem.
Podręcznik `Sieci neuronowe do przetwarzania informacji` stanowi oryginalne ujęcie najnowszych osiągnięć w dziedzinie sztucznych sieci neuronowych oraz ich zastosowań
