Podstawy sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego: Regresja, sieci neuronowe

Ksi¿¿ka oferuje kompleksowe wprowadzenie do fundamentalnych zasad, metodologii i zastosowä, które definiuj¿ nowoczesne inteligentne systemy. Zostäa zaprojektowana jako kompletny przewodnik dla studentów studiów licencjackich i magisterskich, nauczycieli i profesjonalistów poszukuj¿cych solidnych podstaw w zakresie koncepcji AI i ML wraz z ich praktycznymi zastosowaniami. Tre¿¿ jest podzielona na pi¿¿ logicznie ustrukturyzowanych jednostek, przechodz¿c od podstawowych koncepcji do zaawansowanych technik obliczeniowych. Wprowadzenie do Jednostki 1: Sztuczna inteligencja, Jednostki 2: Uczenie maszynowe Poprzez integracj¿ teorii, matematyki i praktycznej implementacji, Jednostka 3: W¿¿czaj¿ce uczenie maszynowe, Jednostka 4: Regresja, Jednostka 5: Sieci neuronowe. Poprzez integracj¿ teorii, matematyki i praktycznej implementacji, ta ksi¿¿ka zapewnia zrównowäone i angäuj¿ce do¿wiadczenie edukacyjne. Wyposäa czytelników w niezb¿dne umiej¿tno¿ci projektowania, trenowania i optymalizacji modeli AI i ML, jednocze¿nie zach¿caj¿c do przemy¿lanego zg¿¿biania innowacji, etyki i transformacyjnego wp¿ywu inteligentnych technologii.