Matematyka i sztuczna inteligencja. Kluczowe koncepcje zwiększania skuteczności i wydajności systemów

Sztuczna inteligencja i technologie oparte na danych są coraz częściej integrowane z istniejącymi systemami i operacjami. Ta tendencja dotyczy licznych branż. Dziś przy budowaniu systemów SI można korzystać z gotowych bibliotek, jeżeli jednak zależy Ci na w pełni świadomym tworzeniu doskonalszych aplikacji, musisz dobrze opanować matematykę leżącą u podstaw sztucznej inteligencji.

Nawet jeśli nie darzysz królowej nauk płomiennym uczuciem, dzięki temu kompleksowemu opracowaniu z łatwością poradzisz sobie z jej lepszym poznaniem. Nie znajdziesz tu skomplikowanych teorii naukowych, tylko przystępnie podane koncepcje matematyczne niezbędne do rozwoju w dziedzinie sztucznej inteligencji, w szczególności do praktycznego stosowania najnowocześniejszych modeli. Poznasz takie zagadnienia jak regresja, sieci neuronowe, sieci konwolucyjne, optymalizacja, prawdopodobieństwo, procesy Markowa, równania różniczkowe i wiele innych w ekskluzywnym kontekście sztucznej inteligencji. Książkę docenią pasjonaci nowych technologii, twórcy aplikacji, inżynierowie i analitycy danych, a także matematycy i naukowcy.

W książce:

• wyjaśnienie pojęć z zakresu uczenia maszynowego, inżynierii danych i matematyki
• ujednolicanie modeli w ramach jednej struktury matematycznej
• grafy i dane sieciowe
• eksploracja rzeczywistych danych, zmniejszanie liczby wymiarów i przetwarzanie obrazów
• korzystanie z modeli w różnych projektach opartych na danych
• implikacje i ograniczenia sztucznej inteligencji

Ta książka w zachwycający sposób sprawia, że matematyka staje się zabawą dla licznych uczestników przyszłości opartej na sztucznej inteligencji!

Adri Purkayastha, analityk oceny ryzyka, BNP Paribas

Matematyka i sztuczna inteligencja – Kluczowe koncepcje zwiększania skuteczności i wydajności systemów

Odkryj, jak matematyka może stać się Twoim sprzymierzeńcem w świecie sztucznej inteligencji. Ta publikacja dostarcza przystępnych koncepcji matematycznych, które są niezbędne do tworzenia nowoczesnych aplikacji SI, bez zbędnych skomplikowanych teorii.

Dla kogo jest ta książka?

• Programiści i inżynierowie zajmujący się sztuczną inteligencją
• Studenci kierunków informatycznych i matematycznych
• Osoby pragnące zrozumieć podstawy matematyki w kontekście SI
• Profesjonaliści z różnych branż, którzy chcą wdrożyć SI w swoich systemach

Co zyskasz dzięki tej publikacji?

• Przystępne wprowadzenie do kluczowych koncepcji matematycznych
• Umiejętność stosowania matematyki w praktycznych zastosowaniach SI
• Lepsze zrozumienie modeli takich jak sieci neuronowe i regresja
• Wiedza na temat optymalizacji i procesów Markowa

Kluczowe tematy i obszary

• Regresja
• Sieci neuronowe
• Sieci konwolucyjne
• Optymalizacja
• Prawdopodobieństwo
• Procesy Markowa
• Równania różniczkowe

O Autorze

Hala Nelson to ekspert w dziedzinie matematyki i sztucznej inteligencji, który z pasją dzieli się swoją wiedzą, ułatwiając innym zrozumienie złożonych koncepcji.

O Wydawcy

Helion to renomowane wydawnictwo specjalizujące się w publikacjach z zakresu informatyki, technologii i nauk ścisłych. Dzięki wieloletniemu doświadczeniu, Helion dostarcza czytelnikom wartościowe materiały, które wspierają rozwój zawodowy i osobisty.

Opis wygenerowany automatycznie na podstawie analizy cech publikacji przez system AI. Nasz algorytm dokonał samodzielnej syntezy korzyści płynących z tej książki, aby dostarczyć Ci rzetelny wgląd w jej zawartość bez udziału człowieka. Szybka informacja prosto z metadanych produktu.