[БХВ] Базовая математика для искусственного интеллекта. Математика нового уровня для эффективных и успешных систем ИИ [Хала Нельсон]

О товаре Книга дает прочные знания математики, лежащей в основе работы современных систем ИИ. Приведены необходимые и достаточные сведения для успешной работы в области ИИ, без углубления в сложные академические теории, с акцентом на практическом применении и современных моделях. Даны основы машинного обучения и науки о данных. Рассмотрены регрессия, нейронные сети, свертка, оптимизация, вероятность, марковские процессы, дифференциальные уравнения и многое другое исключительно в контексте искусственного интеллекта. Показано, как объединять модели машинного обучения и естественного языка, работать с графовыми и сетевыми данными, визуализировать преобразования пространства, уменьшать размерность, обрабатывать изображения, выбирать модели и для проектов, основанных на данных. Для специалистов в области ИИ, машинного обучения и науки о данных Сегодня многие сферы бизнеса стремятся внедрять новые технологии на основе ИИ и управления данными. Однако для того чтобы создать действительно успешные системы ИИ, требуются прочные знания математики, лежащей в основе их работы. Книга представляет собой всеобъемлющее руководство, способное устранить существующий разрыв в представлении между неограниченным потенциалом и возможностями применения ИИ и соответствующими математическими основами. Автор книги Хала Нельсон не углубляется в сложные академические теории, она рассказывает о математике, необходимой для успешной работы в области ИИ, уделяя особое внимание реальным приложениям и современным моделям. В книге обсуждаются такие темы, как регрессия, нейронные сети, свертка, оптимизация, вероятность, марковские процессы, дифференциальные уравнения и многое другое исключительно в контексте ИИ. Она будет интересна инженерам, специалистам по обработке данных, математикам, ученым в качестве прочной базы для успешной работы в различных областях ИИ. и математики. Прочитав книгу, вы сможете: уверенно пользоваться языками ИИ, машинного обучения, науки о данных, математики; объединять модели машинного обучения и модели естественного языка в рамках одной математической структуры; легко работать с графовыми и сетевыми данными; изучать реальные данные, визуализировать преобразования пространства, уменьшать раз-мерность, обрабатывать изображения; решать, какие модели использовать для проектов, основанных на данных; изучать различные последствия и ограничения ИИ. "Рынки технологий и ИИ подобны реке, где отдельные участки движутся быстрее других. Для успешного применения ИИ требуется умение оценить направление течения и закрепить знание технологий прочным фундаментом, чему способствует эта книга, причем в увлекательной и всеобъемлющей форме. Хале удалось показать математику в выгодном свете широкому кругу людей, входящих в будущее под эгидой ИИ!" Адри Пуркаястха, руководитель группы по аналитике операционных рисков в сфере ИИ и цифровых рисков, банк BNP Paribas Об авторе: Хала Нельсон (Hala Nelson) — доцент кафедры математики в Университете Джеймса Мэдисона (James Madison University), специализируется на математическом моделировании, консультирует официальные органы по вопросам чрезвычайных ситуаций и инфраструктуры. Получила докторскую степень по математике в Курантовском институте математических наук (Courant Institute of Mathematical Sciences) при Нью-Йоркском университете. Объем книги: 592 стр. Формат выдачи: PDF скан