The book "Нейросетевые системы искусственного интеллекта в задачах обработки изображений" (Neural Networks in Image Processing Tasks) is a comprehensive guide to the use of neural networks in image processing tasks. The author, a renowned expert in the field, provides a detailed overview of the current state of the art in neural network-based image processing techniques, including their applications, strengths, and limitations. The book covers a wide range of topics, from basic concepts and algorithms to advanced techniques and real-world applications, making it an essential resource for researchers, students, and practitioners in the field of computer vision and image processing. The book begins by introducing the fundamental principles of neural networks and their application to image processing tasks, providing readers with a solid foundation for understanding the material that follows. The author then delves into more advanced topics, such as convolutional neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs), and generative adversarial networks (GANs), highlighting their unique features and capabilities. The book also explores the challenges and limitations of these techniques, including overfitting, underfitting, and the need for large amounts of training data. One of the key themes of the book is the importance of understanding the process of technology evolution, particularly in the context of artificial intelligence and machine learning.

книга «Нейросетевые системы искусственного интеллекта в задачах обработки изображений» (Нейронные сети в Задачах Обработки изображения) является подробным руководством по использованию нейронных сетей в задачах обработки изображения. Автор, известный эксперт в этой области, дает подробный обзор современного состояния технологий обработки изображений на основе нейронных сетей, включая их применение, сильные стороны и ограничения. Книга охватывает широкий спектр тем, от базовых концепций и алгоритмов до передовых методов и реальных приложений, что делает ее важным ресурсом для исследователей, студентов и практиков в области компьютерного зрения и обработки изображений. Книга начинается с введения фундаментальных принципов нейронных сетей и их применения к задачам обработки изображений, предоставляя читателям прочную основу для понимания материала, который следует. Затем автор углубляется в более продвинутые темы, такие как сверточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN) и генеративные состязательные сети (GAN), подчеркивая их уникальные особенности и возможности. В книге также рассматриваются проблемы и ограничения этих методов, включая переобучение, недостаточное оснащение и потребность в больших объемах обучающих данных. Одной из ключевых тем книги является важность понимания процесса эволюции технологий, особенно в контексте искусственного интеллекта и машинного обучения.

''