Базовая математика для искусственного интеллекта. Математика нового уровня для эффективных и успешных систем ИИ
Базовая математика для искусственного интеллекта. Математика нового уровня для эффективных и успешных систем ИИ
Автор: Хала Нельсон
Дата выхода: 2024
Издательство: ТОО «Алист»
Количество страниц: 594
Размер файла: 39,2 МБ
Тип файла: PDF
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
На обложке книги изображен упряжный бушбок (Tragelaphus scriptus scriptus) — антилопа, ареал распространения которой охватывает Африку к югу от Сахары. Бушбок получил свое название благодаря узору из белых полос и пятен вдоль спины и боков, напоминающему седло или упряжь. Упряжный бушбок — самый маленький из восьми подвидов бушбоков: его рост в холке составляет около 77 см, а масса тела — от 32 до 45 кг.
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.