1. Widzenie. Oczy człowieka, 2. Socjologia malarstwa, 3. Rzeźba-trzeci wymiar na służbie społecznej, 4. Kościół o obrazach, 5. Miasto i jego architektura - największe rzeźby, 6. Muzeum-pamięć społeczna, 7. Funkcje społeczne teatru, 8. Fotografia-najlepsza imitacja rzeczywistości, 9. Film-ruchomy obraz świata, 10. Kino-zabawa ruchomym obrazem, 11. Wideo-domowa kultura obrazowa, 12. Propaganda wizualna, 13. Idea telewizji, 14. Homo Televisiosus, 15. Rekalma na ekranie, 16. TV Reality, 17. Przemoc na ekranie, 18. Pornografia, 19. Kościół o telewizji, 20. Twórca i idol, 21. Komputer, 22. Internet, 23. Ciało ludzkie jako obraz, 24. Etyka obrazu
Praktycznie codziennie korzystamy z osiągnięć sztucznej inteligencji. Mimo to jej potencjał wciąż jest zagadką: nie wiemy, gdzie leżą granice jej rozwoju i jakie jeszcze technologie przyniesie nam ta relatywnie młoda dziedzina nauki. Równocześnie niektóre zastosowania sztucznej inteligencji budzą niepokój i zmuszają do zadawania trudnych pytań. Jakakolwiek próba odpowiedzi jednak wymaga wiedzy o tym, czym w istocie jest sztuczna inteligencja i jakie są jej ograniczenia.
To drugi tom klasycznego podręcznika wiedzy o sztucznej inteligencji. Podobnie jak w wypadku pierwszej części, lektura tej książki nie wymaga wybitnej znajomości tematu. Dzięki przejrzystości tekstu i umiejętnemu unikaniu nadmiernego formalizmu można w dość łatwy sposób zrozumieć kluczowe idee i koncepcje nauki o sztucznej inteligencji. Najnowsze technologiczne osiągnięcia zostały pokazane na tle rozwijającej się wiedzy, również z innych dziedzin inżynierii. Sporo miejsca poświęcono zagadnieniom, które budzą wątpliwości. Mowa tu o wyrafinowanych technikach uczenia maszynowego, modelach językowych czy widzeniu komputerowym, a także o sprawach, które już dziś wymagają najwyższej troski: o etycznych aspektach sztucznej inteligencji, bezpieczeństwie związanych z nią technologii i jej perspektywach.
W drugim tomie:
różne modele i koncepcje uczenia maszynowego
przetwarzanie języka naturalnego i modele językowe
Zawiera: Wprowadzenie: Wstęp; Tekstura obrazu; Metody obrazowania medycznego oraz przykłady tekstur; Podsumowanie. 2. Analiza tekstury: Podstawowe zagadnienia związane z analizą tekstury; Parametry tekstury; Redukcja liczby parametrów tekstury; Metody klasyfikacji oraz segmentacji tekstury obrazu; Prognozowanie medyczne z wykorzystaniem parametrów tekstury; Walidacja algorytmów analizy tekstury; Podsumowanie. 3. Wpływ wybranych artefaktów i szumu na wyniki analizy tekstury: Wprowadzenie; Wpływ zmian jasności i kontrastu na wartości parametrów tekstury – znaczenie normalizacji obszaru zainteresowania; Wpływ niejednorodności jasności oraz kontrastu tła na wyniki analizy tekstury; Analiza odporności wybranych parametrów tekstury na niejednorodności tła obrazu; Podsumowanie. 4. Analiza tekstury obrazu z pakietem MaZda: Wprowadzenie; Ścieżki analizy dostępne w pakiecie MaZda; Etapy analizy obrazu; Zastosowania pakietu MaZda do analizy obrazów; Podsumowanie. 5. Przegląd zastosowań metod analizy tekstury obrazów medycznych rezonansu magnetycznego: Wprowadzenie; Obrazy mózgu; Obrazy innych narządów; Podsumowanie. 6. Zakończenie.