Сегодня многие сферы бизнеса стремятся внедрять новые технологии на основе ИИ и управления данными.

Однако для того чтобы создать действительно успешные системы ИИ, требуются прочные знания математики, лежащей в основе их работы. Книга представляет собой всеобъемлющее руководство, способное устранить существующий разрыв в представлении между неограниченным потенциалом и возможностями применения ИИ и соответствующими математическими основами.

Автор книги Хала Нельсон не углубляется в сложные академические теории, она рассказывает о математике, необходимой для успешной работы в области ИИ, уделяя особое внимание реальным приложениям и современным моделям.

В книге обсуждаются такие темы, как регрессия, нейронные сети, свертка, оптимизация, вероятность, марковские процессы, дифференциальные уравнения и многое другое исключительно в контексте ИИ. Она будет интересна инженерам, специалистам по обработке данных, математикам, ученым в качестве прочной базы для успешной работы в различных областях ИИ. и математики.

Прочитав книгу, вы сможете

• уверенно пользоваться языками ИИ, машинного обучения, науки о данных, математики;
• объединять модели машинного обучения и модели естественного языка в рамках одной математической структуры;
• легко работать с графовыми и сетевыми данными;
• изучать реальные данные, визуализировать преобразования пространства, уменьшать раз-мерность, обрабатывать изображения;
• решать, какие модели использовать для проектов, основанных на данных;
• изучать различные последствия и ограничения ИИ.

Рынки технологий и ИИ подобны реке, где отдельные участки движутся быстрее других. Для успешного применения ИИ требуется умение оценить направление течения и закрепить знание технологий прочным фундаментом, чему способствует эта книга, причем в увлекательной и всеобъемлющей форме. Хале удалось показать математику в выгодном свете широкому кругу людей, входящих в будущее под эгидой ИИ!
Адри Пуркаястха, руководитель группы по аналитике операционных рисков в сфере ИИ и цифровых рисков, банк BNP Paribas