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

Helionebook

70,95 zł 129,00 zł -45%

Kup w księgarni Helion

Czytaj fragmentPobierz PDF

Kategorie
Deep Learning, Machine Learning, Teoria AI
Wydawca
Helion
Rodzaj
ebook
Format
165x235
Stron
544
Data wydania
2025-01-14
ISBN
978-83-289-1446-9
Tytuł oryginału
Essential Math for AI: Next-Level Mathematics for Efficient and Successful AI Systems
Seria
Stage Dive
Formaty
PDF (22,3MB) · ePub (19,6MB) · Mobi (19,6MB)

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.