Matematyka i sztuczna inteligencja. Kluczowe koncepcje zwiększania skuteczności i wydajności systemów

Sztuczna inteligencja i matematyka to dziedziny, które coraz częściej przenikają się w kontekście rozwoju technologii opartych na danych. W dobie rosnącej integracji SI z różnymi branżami, istotne jest opanowanie matematycznych podstaw tych systemów. Choć można korzystać z gotowych bibliotek, pełne zrozumienie i świadome projektowanie wymaga solidnej znajomości matematyki. Ta książka oferuje przystępne wprowadzenie do kluczowych koncepcji matematycznych niezbędnych do praktycznego zastosowania najnowszych technologii SI. Skierowana do entuzjastów technologii, programistów, inżynierów i analityków danych, a także uczonych, omawia zagadnienia takie jak regresja, sieci neuronowe i konwolucyjne, optymalizacja, prawdopodobieństwo, procesy Markowa czy równania różniczkowe, wszystko w kontekście sztucznej inteligencji. Dzięki tej publikacji zrozumiesz podstawy uczenia maszynowego, inżynierii danych oraz matematyki, a także zyskasz wiedzę na temat, jak jednolite modele matematyczne mogą uprościć analizę grafów i danych sieciowych, przetwarzanie obrazów oraz eksplorację rzeczywistych danych. Poza tym książka rzuca światło na zastosowania modeli w różnorodnych projektach opartych na danych oraz bada implikacje i ograniczenia, które niesie ze sobą sztuczna inteligencja. Jak stwierdza Adri Purkayastha, analityk oceny ryzyka z BNP Paribas, lektura ta zamienia matematykę w fascynującą przygodę dla wszystkich, którzy chcą uczestniczyć w przyszłości kształtowanej przez SI.