O'Reilly Media Математические основы ИИ: глубокое понимание математики для успешных интеллектуальных систем

Книги для инженеров, специалистов по данным и студентов, которые изучают математику, необходимую для работы с ИИ.

Ключевые темы включают регрессию, нейронные сети, оптимизацию, обратное распространение ошибки, свертки и марковские цепи с практическими примерами использования в компьютерном зрении, обработке естественного языка и автоматизированных системах.

Дополнительные Jupyter-ноутбуки содержат примеры с кодом на Python и визуализации, предоставляя читателям необходимые инструменты для дальнейшего изучения.

Понимание математики, которая поддерживает системы ИИ, такое как генеративные состязательные сети, случайные графы, большие случайные матрицы и математическая логика, позволит вам адаптировать методы к различным приложениям.

Научитесь интерпретировать и объяснять, как системы ИИ принимают решения.