Grundlagen der Mathematik für künstliche Intelligenz. Mathematik auf neuer Ebene für effektive und erfolgreiche KI-Systeme

Grundlagen der Mathematik für künstliche Intelligenz. Mathematik auf neuer Ebene für effektive und erfolgreiche KI-Systeme

Das Buch vermittelt fundierte Kenntnisse der Mathematik, die der Arbeit moderner KI-Systeme zugrunde liegt. Es werden die erforderlichen und ausreichenden Informationen für eine erfolgreiche Tätigkeit im Bereich der KI bereitgestellt, ohne in komplexe akademische Theorien einzutauchen, mit einem Fokus auf... praktischen Anwendungen und modernen Modellen. Es werden Grundlagen des maschinellen Lernens und der Datenwissenschaft vorgestellt. Regression, neuronale Netze, Faltung, Optimierung, Wahrscheinlichkeit, Markov-Prozesse, Differentialgleichungen und vieles mehr werden ausschließlich im Kontext der künstlichen Intelligenz behandelt. Es wird gezeigt, wie man Modelle des maschinellen Lernens und der natürlichen Sprache kombiniert, mit Graph- und Netzwerkinformationen arbeitet, Raumtransformationen visualisiert, die Dimensionalität reduziert, Bilder bearbeitet, Modelle auswählt und für datengestützte Projekte.

Autor: Хала Нельсон

Verlag: BHV

Altersgrenzen: 16+

Jahr der Veröffentlichung: 2024

ISBN: 9786010975408

Anzahl der Seiten: 592

Größe: 250х170х25 mm

Einbandart: Soft

Gewicht: 748 g

ID: 1729651

Das Buch vermittelt fundierte Kenntnisse der Mathematik, die der Arbeit moderner KI-Systeme zugrunde liegt. Es werden die erforderlichen und ausreichenden Informationen für eine erfolgreiche Tätigkeit im Bereich der KI bereitgestellt, ohne in komplexe akademische Theorien einzutauchen, mit einem Fokus auf praktischen Anwendungen und modernen Modellen. Es werden Grundlagen des maschinellen Lernens und der Datenwissenschaft vorgestellt. Regression, neuronale Netze, Faltung, Optimierung, Wahrscheinlichkeit, Markov-Prozesse, Differentialgleichungen und vieles mehr werden ausschließlich im Kontext der künstlichen Intelligenz behandelt. Es wird gezeigt, wie man Modelle des maschinellen Lernens und der natürlichen Sprache kombiniert, mit Graph- und Netzwerkinformationen arbeitet, Raumtransformationen visualisiert, die Dimensionalität reduziert, Bilder bearbeitet, Modelle auswählt und für datengestützte Projekte.

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