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Essentielle Mathematik für KI: Next-Level-Mat hematik für effiziente und erfolgreiche KI
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Artikelmerkmale
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- Book Title
- Essential Math for AI: Next-Level Mathematics for Efficient and S
- Publication Date
- 2023-01-17
- ISBN
- 9781098107635
- Subject Area
- Mathematics, Computers
- Publication Name
- Essential Math for Ai : Next-Level Mathematics for Efficient and Successful Ai Systems
- Publisher
- O'reilly Media, Incorporated
- Item Length
- 9.2 in
- Subject
- Intelligence (Ai) & Semantics, General, Data Processing
- Publication Year
- 2023
- Type
- Textbook
- Format
- Trade Paperback
- Language
- English
- Item Height
- 1.2 in
- Item Weight
- 37.2 Oz
- Item Width
- 7 in
- Number of Pages
- 602 Pages
Über dieses Produkt
Product Identifiers
Publisher
O'reilly Media, Incorporated
ISBN-10
1098107632
ISBN-13
9781098107635
eBay Product ID (ePID)
24057246676
Product Key Features
Number of Pages
602 Pages
Language
English
Publication Name
Essential Math for Ai : Next-Level Mathematics for Efficient and Successful Ai Systems
Publication Year
2023
Subject
Intelligence (Ai) & Semantics, General, Data Processing
Type
Textbook
Subject Area
Mathematics, Computers
Format
Trade Paperback
Dimensions
Item Height
1.2 in
Item Weight
37.2 Oz
Item Length
9.2 in
Item Width
7 in
Additional Product Features
LCCN
2023-278308
Dewey Edition
23
Illustrated
Yes
Dewey Decimal
006.30151
Synopsis
Companies are scrambling to integrate AI into their systems and operations. But to build truly successful solutions, you need a firm grasp of the underlying mathematics. This accessible guide walks you through the math necessary to thrive in the AI field such as focusing on real-world applications rather than dense academic theory. Engineers, data scientists, and students alike will examine mathematical topics critical for AI--including regression, neural networks, optimization, backpropagation, convolution, Markov chains, and more--through popular applications such as computer vision, natural language processing, and automated systems. And supplementary Jupyter notebooks shed light on examples with Python code and visualizations. Whether you're just beginning your career or have years of experience, this book gives you the foundation necessary to dive deeper in the field. Understand the underlying mathematics powering AI systems, including generative adversarial networks, random graphs, large random matrices, mathematical logic, optimal control, and more Learn how to adapt mathematical methods to different applications from completely different fields Gain the mathematical fluency to interpret and explain how AI systems arrive at their decisions
LC Classification Number
QA155.7.E4
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