[БХВ] Базовая математика для искусственного интеллекта. Математика нового уровня для эффективных и успешных систем ИИ (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.
Для специалистов в области ИИ, машинного обучения и науки о данных
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.
«Рынки технологий и ИИ подобны реке, где отдельные участки движутся быстрее других. Для успешного применения ИИ требуется умение оценить направление течения и закрепить знание технологий прочным фундаментом, чему способствует эта книга, причем в увлекательной и всеобъемлющей форме. Хале удалось показать математику в выгодном свете широкому кругу людей, входящих в будущее под эгидой ИИ!»
Адри Пуркаястха, руководитель группы по аналитике операционных
рисков в сфере ИИ и цифровых рисков, банк BNP Paribas