Базовая математика для искусственного интеллекта. Математика нового уровня для эффективных и успешных систем ИИ

ISBN	978-601-09-7540-8
Количество страниц	1200
Формат издания	165 x 215 мм
Печать	Черно-белая

Хала Нельсон

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.

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 размерность, обрабатывать изображения;
• решать, какие модели использовать для проектов, основанных на данных;
• изучать различные последствия и ограничения ИИ.