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

Эта книга предоставляет прочные знания математики, лежащей в основе работы современных систем искусственного интеллекта. Автор приводит необходимые и достаточные сведения для успешной работы в области ИИ, избегая углубления в сложные академические теории и делая акцент на практическом применении и современных моделях.

В издании даны основы машинного обучения и науки о данных. Рассмотрены ключевые темы, такие как регрессия, нейронные сети, сверточные операции, оптимизация, теория вероятностей, марковские процессы и дифференциальные уравнения — исключительно в контексте искусственного интеллекта.

Книга показывает, как объединять модели машинного обучения и естественного языка, работать с графовыми и сетевыми данными, визуализировать преобразования пространства, уменьшать размерность, обрабатывать изображения, а также выбирать модели для проектов, основанных на данных. Материал структурирован так, чтобы обеспечить понимание математического аппарата, необходимого для построения эффективных и успешных систем ИИ.