Sztuczna inteligencja i technologie oparte na danych są coraz częściej integrowane z istniejącymi systemami i operacjami. Ta tendencja dotyczy licznych branż. Dziś przy budowaniu systemó,w 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 kró,lowej 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 szczegó,lności do praktycznego stosowania najnowocześniejszych modeli. Poznasz takie zagadnienia jak regresja, sieci neuronowe, sieci konwolucyjne, optymalizacja, prawdopodobieństwo, procesy Markowa, ró,wnania ró,żniczkowe i wiele innych w ekskluzywnym kontekście sztucznej inteligencji. Książkę docenią pasjonaci nowych technologii, twó,rcy 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 wymiaró,w i przetwarzanie obrazó,w
- korzystanie z modeli w ró,żnych projektach opartych na danych
- implikacje i ograniczenia sztucznej inteligencji
Ta książka w zachwycający sposó,b sprawia, że matematyka staje się zabawą dla licznych uczestnikó,w przyszłości opartej na sztucznej inteligencji!
Adri Purkayastha, analityk oceny ryzyka, BNP Paribas
