Marcin Mazureknarzędzia online · artykuły · księgarniaRSS
Okładka: Matematyka i sztuczna inteligencja. Kluczowe koncepcje zwiększania skuteczności i wydajności systemówTylna okładka: Matematyka i sztuczna inteligencja. Kluczowe koncepcje zwiększania skuteczności i wydajności systemów

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

Autor: Hala Nelson

Tłumacz: Radosław Meryk

chwilowo niedostępna w druku

Helion

83,85 zł 129,00 zł -35%

Kup w księgarni Helion

Gdzie kupić

SklepWydanieCena
TaniaKsiazka.plksiążka83,57 złKup
Helion.plksiążka83,85 złKup

Ceny z feedów partnerów, odświeżane codziennie. Linki są partnerskie — przy zakupie dostaję prowizję, cena dla Ciebie się nie zmienia.

Czytaj fragmentPobierz PDF

Kategorie
Deep Learning, Machine Learning, Teoria AI
Wydawca
Helion
Rodzaj
książka
Format
165x235
Oprawa
miękka
Stron
544
Data wydania
2025-01-31
ISBN
978-83-289-1445-2
Tytuł oryginału
Essential Math for AI: Next-Level Mathematics for Efficient and Successful AI Systems

Fragment książki — 30 stron

Kliknij stronę, żeby powiększyć. Całość możesz przeczytać online albo pobrać jako PDF. Fragment udostępniony przez wydawcę.

  • Fragment „Matematyka i sztuczna inteligencja. Kluczowe koncepcje zwiększania skuteczności i wydajności systemów” — strona 1 z 301
  • Fragment „Matematyka i sztuczna inteligencja. Kluczowe koncepcje zwiększania skuteczności i wydajności systemów” — strona 2 z 302
  • Fragment „Matematyka i sztuczna inteligencja. Kluczowe koncepcje zwiększania skuteczności i wydajności systemów” — strona 3 z 303
  • Fragment „Matematyka i sztuczna inteligencja. Kluczowe koncepcje zwiększania skuteczności i wydajności systemów” — strona 4 z 304
  • Fragment „Matematyka i sztuczna inteligencja. Kluczowe koncepcje zwiększania skuteczności i wydajności systemów” — strona 5 z 305
  • Fragment „Matematyka i sztuczna inteligencja. Kluczowe koncepcje zwiększania skuteczności i wydajności systemów” — strona 6 z 306
  • Fragment „Matematyka i sztuczna inteligencja. Kluczowe koncepcje zwiększania skuteczności i wydajności systemów” — strona 7 z 307
  • Fragment „Matematyka i sztuczna inteligencja. Kluczowe koncepcje zwiększania skuteczności i wydajności systemów” — strona 8 z 308
  • Fragment „Matematyka i sztuczna inteligencja. Kluczowe koncepcje zwiększania skuteczności i wydajności systemów” — strona 9 z 309
  • Fragment „Matematyka i sztuczna inteligencja. Kluczowe koncepcje zwiększania skuteczności i wydajności systemów” — strona 10 z 3010
  • Fragment „Matematyka i sztuczna inteligencja. Kluczowe koncepcje zwiększania skuteczności i wydajności systemów” — strona 11 z 3011
  • Fragment „Matematyka i sztuczna inteligencja. Kluczowe koncepcje zwiększania skuteczności i wydajności systemów” — strona 12 z 3012
  • Fragment „Matematyka i sztuczna inteligencja. Kluczowe koncepcje zwiększania skuteczności i wydajności systemów” — strona 13 z 3013
  • Fragment „Matematyka i sztuczna inteligencja. Kluczowe koncepcje zwiększania skuteczności i wydajności systemów” — strona 14 z 3014
  • Fragment „Matematyka i sztuczna inteligencja. Kluczowe koncepcje zwiększania skuteczności i wydajności systemów” — strona 15 z 3015
  • Fragment „Matematyka i sztuczna inteligencja. Kluczowe koncepcje zwiększania skuteczności i wydajności systemów” — strona 16 z 3016
  • Fragment „Matematyka i sztuczna inteligencja. Kluczowe koncepcje zwiększania skuteczności i wydajności systemów” — strona 17 z 3017
  • Fragment „Matematyka i sztuczna inteligencja. Kluczowe koncepcje zwiększania skuteczności i wydajności systemów” — strona 18 z 3018
  • Fragment „Matematyka i sztuczna inteligencja. Kluczowe koncepcje zwiększania skuteczności i wydajności systemów” — strona 19 z 3019
  • Fragment „Matematyka i sztuczna inteligencja. Kluczowe koncepcje zwiększania skuteczności i wydajności systemów” — strona 20 z 3020
  • Fragment „Matematyka i sztuczna inteligencja. Kluczowe koncepcje zwiększania skuteczności i wydajności systemów” — strona 21 z 3021
  • Fragment „Matematyka i sztuczna inteligencja. Kluczowe koncepcje zwiększania skuteczności i wydajności systemów” — strona 22 z 3022
  • Fragment „Matematyka i sztuczna inteligencja. Kluczowe koncepcje zwiększania skuteczności i wydajności systemów” — strona 23 z 3023
  • Fragment „Matematyka i sztuczna inteligencja. Kluczowe koncepcje zwiększania skuteczności i wydajności systemów” — strona 24 z 3024
  • Fragment „Matematyka i sztuczna inteligencja. Kluczowe koncepcje zwiększania skuteczności i wydajności systemów” — strona 25 z 3025
  • Fragment „Matematyka i sztuczna inteligencja. Kluczowe koncepcje zwiększania skuteczności i wydajności systemów” — strona 26 z 3026
  • Fragment „Matematyka i sztuczna inteligencja. Kluczowe koncepcje zwiększania skuteczności i wydajności systemów” — strona 27 z 3027
  • Fragment „Matematyka i sztuczna inteligencja. Kluczowe koncepcje zwiększania skuteczności i wydajności systemów” — strona 28 z 3028
  • Fragment „Matematyka i sztuczna inteligencja. Kluczowe koncepcje zwiększania skuteczności i wydajności systemów” — strona 29 z 3029
  • Fragment „Matematyka i sztuczna inteligencja. Kluczowe koncepcje zwiększania skuteczności i wydajności systemów” — strona 30 z 3030

Opis

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

O książce w mediach:

Eksperyment Myślowy – recenzja książki

Linki do księgarni są linkami partnerskimi Grupy Helion i Księgarni PWN (przez sieć Adtraction). Ceny i dostępność pochodzą z oferty wydawcy i mogą się zmienić.