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Mathématiques Essentielles pour AI : Mathématiques de Niveau Supérieur pour Systèmes AI Efficaces et Résistants

Mathématiques essentielles pour l'IA : des systèmes d'IA de nouvelle génération efficaces et réussis

Format de livre

Langue d’origine

Préoccupation pédagogique

Niveau de scolarité

Les entreprises se démenent pour intégrer l'IA dans leurs systèmes et opérations. Mais pour construire des solutions vraiment réussies, vous avez besoin d'une compréhension ferme des mathématiques sous-jacentes. Ce guide accessible vous guide à travers les mathématiques nécessaires pour prospérer dans le domaine de l'IA, comme en se concentrant sur des applications réelles plutôt que sur une théorie académique dense. Les ingénieurs, les scientifiques de données et les étudiants examineront tous deux les sujets mathématiques critiques pour l'IA, y compris la régression, les réseaux neuronaux, l'optimisation, la contre-propagation, la convolution, les chaînes Markov et plus encore, à travers des applications populaires telles que la vision d'ordinateur, le traitement du langage naturel et les systèmes automatisés. Et les cahiers supplémentaires Jupyter diffusent de la lumière sur des exemples avec le code Python et les visualisations. Que vous commenciez votre carrière ou ayez des années d'expérience, ce livre vous donne la base nécessaire pour plonger plus profondément dans le terrain. Comprendre les systèmes d'IA sous-jacents pour l'alimentation mathématique, y compris les réseaux consécutifs génératifs, les graphiques aléatoires, les grandes matrices aléatoires, la logique mathématique, le contrôle optimal, et plus encore Apprenez à adapter des méthodes mathématiques à différentes applications de domaines complètement différents Gagnez en fluidité mathématique pour interpréter et expliquer comment les systèmes d'IA parviennent à leurs décisions À propos de l'auteur Hala Nelson est un professeur associé de mathématiques chez James Madison University. Elle a un doctorat en mathématiques du Courant Institute of Mathetical Sciences à New York University. Avant d'aller à l'Université James Madison, elle était post-partum assistante à l'Université du Michigan, Ann Arbor. Elle se spécialise dans la modélisation mathématique et conseille pour les services d'urgence et d'infrastructures dans le secteur public. Elle aime traduire des idées complexes en termes simples et pratiques. Pour elle, la plupart des concepts mathématiques sont indolores et flexibles, sauf si la personne qui les présente ne les comprend pas très bien, ou essaie de les montrer. Autres faits : Hala Nelson a grandi au Liban pendant sa guerre civile brutale. Elle a perdu ses cheveux très jeune dans une explosion de missiles. Cet événement, et beaucoup qui l'ont suivi, a façonné son intérêt pour le comportement humain, la nature de l'intelligence et l'IA. Son père lui a appris les mathématiques, à la maison et en français, jusqu'à ce qu'elle obtienne son diplôme de lycée. Sa citation préférée de the sur les mathématiques est : "C'est la seule science propre."