Descripción
Las empresas se apresuran a integrar la IA en sus sistemas y operaciones. Pero para construir soluciones verdaderamente exitosas, se necesita un conocimiento sólido de las matemáticas subyacentes. Esta guía accesible le guiará a través de las matemáticas necesarias para prosperar en el campo de la IA, centrándose en aplicaciones del mundo real en lugar de en densas teorías académicas.
Ingenieros, científicos de datos y estudiantes por igual examinarán temas matemáticos críticos para la IA —incluyendo regresión, redes neuronales, optimización, retropropagación, convolución, cadenas de Markov y más— a través de aplicaciones populares como la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural y los sistemas automatizados. Además, los cuadernos Jupyter complementarios arrojan luz sobre ejemplos con código Python y visualizaciones. Tanto si está empezando su carrera como si tiene años de experiencia, este libro le proporciona la base necesaria para profundizar en el campo.
- Comprender las matemáticas subyacentes que impulsan los sistemas de IA, incluyendo redes generativas antagónicas, grafos aleatorios, grandes matrices aleatorias, lógica matemática, control óptimo y más.
- Aprender a adaptar métodos matemáticos a diferentes aplicaciones de campos completamente distintos.
- Adquirir la fluidez matemática para interpretar y explicar cómo los sistemas de IA llegan a sus decisiones.
Autor: Hala Nelson
Editorial: O'Reilly Media
Publicado: 14/02/2023
Páginas: 602
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 2.15 lbs
Tamaño: 9.10h x 7.00w x 1.30d
ISBN13: 9781098107635
ISBN10: 1098107632
Categorías BISAC:
- Informática | Ciencia de Datos | Aprendizaje Automático
- Informática | Software Matemático y Estadístico
- Informática | Inteligencia Artificial | Procesamiento del Lenguaje Natural