The book "Artificial Intelligence Machine Learning Convolutional Neural Networks and Large Language Models" explores the intersection of artificial intelligence, machine learning, convolutional neural networks, and large language models, providing readers with a comprehensive understanding of these technologies and their applications. The book begins by discussing the history and evolution of artificial intelligence, from its early beginnings to the current state-of-the-art techniques used today. It then delves into the principles of machine learning, including supervised and unsupervised learning, and the role of deep learning in modern AI systems. The next section focuses on convolutional neural networks (CNNs), which are a type of neural network architecture that has revolutionized image recognition and processing tasks. The authors provide an in-depth explanation of how CNNs work, including the use of convolutional layers, pooling layers, and activation functions. They also discuss the challenges associated with training CNNs and the various techniques used to overcome these challenges. The book then moves on to large language models, which have become increasingly popular in recent years due to their ability to process and generate human-like text. The authors explore the different types of language models, such as recurrent neural networks (RNNs) and transformer models, and discuss their applications in natural language processing tasks like language translation and sentiment analysis.

Книга «Свёрточные нейронные сети машинного обучения искусственного интеллекта и большие языковые модели» исследует пересечение искусственного интеллекта, машинного обучения, свёрточных нейронных сетей и больших языковых моделей, предоставляя читателям исчерпывающее понимание этих технологий и их приложений. Книга начинается с обсуждения истории и эволюции искусственного интеллекта, от его ранних истоков до современных современных техник, используемых сегодня. Затем он углубляется в принципы машинного обучения, включая обучение с учителем и без учителя, и роль глубокого обучения в современных системах ИИ. Следующий раздел посвящен сверточным нейронным сетям (CNN), которые представляют собой тип архитектуры нейронных сетей, которая произвела революцию в задачах распознавания и обработки изображений. Авторы дают подробное объяснение того, как работают CNN, включая использование сверточных слоев, пулинговых слоев и функций активации. Они также обсуждают проблемы, связанные с обучением CNN, и различные методы, используемые для преодоления этих проблем. Затем книга переходит к большим языковым моделям, которые становятся все более популярными в последние годы из-за их способности обрабатывать и генерировать текст, похожий на человеческий. Авторы исследуют различные типы языковых моделей, такие как рекуррентные нейронные сети (RNN) и модели-трансформеры, и обсуждают их применение в задачах обработки естественного языка, таких как перевод языка и анализ настроений.

''