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
Szukasz więcej propozycji? Zobacz nasze tytuły z kategorii informatyka
Dla kogo przeznaczona jest książka "Matematyka i sztuczna inteligencja. Kluczowe koncepcje zwiększania skuteczności i wydajności systemów"?
Publikacja jest skierowana do inżynierów danych, programistów oraz analityków, którzy chcą świadomie budować zaawansowane modele SI. Autorka koncentruje się na praktycznym zastosowaniu teorii, co pozwala na optymalizację gotowych bibliotek i algorytmów. Treść łączy świat czystej nauki z rzeczywistymi wyzwaniami technologicznymi, przed którymi stają twórcy aplikacji. Jest to idealna pozycja dla osób dążących do pełnego zrozumienia mechanizmów działających pod maską nowoczesnych systemów informatycznych.
Jakie konkretne działy matematyki są omawiane w kontekście uczenia maszynowego?
Książka szczegółowo omawia regresję, sieci neuronowe, rachunek prawdopodobieństwa oraz procesy Markowa w ujęciu technologicznym. Czytelnik znajdzie tu również wyjaśnienie równań różniczkowych i metod optymalizacji niezbędnych do trenowania modeli głębokiego uczenia. Każde zagadnienie jest przedstawione w unikalnym kontekście sztucznej inteligencji, co ułatwia mapowanie teorii bezpośrednio na kod. Struktura podręcznika pozwala na szybkie odnalezienie konkretnych wzorów matematycznych stosowanych w przetwarzaniu obrazów i danych sieciowych.
Czy do zrozumienia treści wymagana jest zaawansowana wiedza akademicka z matematyki?
Treść została przygotowana w sposób przystępny, unikając skomplikowanych teorii naukowych na rzecz praktycznych koncepcji matematycznych. Autorka prowadzi czytelnika przez zawiłości bez zakładania, że posiada on wysoki stopień zaawansowania w naukach ścisłych. Skupienie na intuicji i ujednoliconych strukturach sprawia, że nawet osoby z dłuższą przerwą w edukacji sprawnie opanują materiał. To doskonały most pomiędzy podstawową wiedzą a profesjonalnym modelowaniem danych w biznesie.
Jakie aspekty inżynierii danych i optymalizacji systemów porusza autorka?
W opracowaniu znajdziesz metody redukcji wymiarowości danych oraz techniki eksploracji rzeczywistych zbiorów informacji. Publikacja kładzie duży nacisk na wydajność systemów, wyjaśniając bezpośredni wpływ matematyki na szybkość działania algorytmów. Omówienie grafów pozwala na lepsze zrozumienie struktur wykorzystywanych w nowoczesnej inżynierii danych i przetwarzaniu obrazów. Praktyczne podejście ułatwia wdrażanie modeli w różnorodnych projektach opartych na analizie dużej ilości danych.
Dla kogo ta publikacja nie będzie odpowiednim wyborem?
Książka nie jest odpowiednia dla osób szukających wyłącznie gotowych fragmentów kodu bez chęci zrozumienia fundamentów logicznych. Nie sprawdzi się również jako elementarz do nauki samego języka programowania, ponieważ koncentruje się na warstwie matematycznej. Jeśli Twoim jedynym celem jest szybkie wywołanie funkcji z biblioteki, ta lektura okaże się dla Ciebie zbyt wymagająca. Jest to pozycja dla tych, którzy chcą wyjść poza schematyczne korzystanie z narzędzi SI.
