Artificial Intelligence Engines: A Tutorial Introduction to the Mathematics of Deep Learning
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Beschreibung
"Artificial Intelligence Engines: A Tutorial Introduction to the Mathematics of Deep Learning" von James V. Stone bietet eine verständliche Einführung in die mathematischen Grundlagen, die hinter modernen Deep-Learning-Technologien stehen. Das Buch richtet sich an Leser mit einem grundlegenden Verständnis von Mathematik und Computern und führt sie schrittweise durch die Konzepte, die für das Verständnis von KI-Engines notwendig sind. Stone erklärt zentrale Themen wie neuronale Netze, Backpropagation, Optimierungsalgorithmen und Regularisierungstechniken. Er legt besonderen Wert darauf, komplexe mathematische Ideen auf intuitive Weise zu vermitteln, um den Lesern ein solides Fundament zu bieten. Durch zahlreiche Beispiele und Illustrationen wird der Lernprozess unterstützt, sodass auch Einsteiger in der Lage sind, die Prinzipien des Deep Learning nachzuvollziehen. Insgesamt dient das Buch als wertvolle Ressource für Studierende und Fachleute aus den Bereichen Informatik, Ingenieurwesen oder verwandten Disziplinen, die ein tieferes Verständnis der Mathematik erlangen möchten, die künstliche Intelligenz antreibt.
Produktdetails
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Über den Autor
- Hardcover
- 254 Seiten
- Erschienen 2018
- O'Reilly Media, Inc, USA
- Hardcover
- 332 Seiten
- Erschienen 2016
- Springer
- Hardcover
- 350 Seiten
- Erschienen 2019
- O'Reilly Media
- Hardcover
- 332 Seiten
- Springer
- Hardcover
- 852 Seiten
- Erschienen 2016
- Springer
- Hardcover
- 240 Seiten
- Erschienen 2021
- Wiley-IEEE Press
- Hardcover
- 329 Seiten
- Erschienen 2022
- Apress
- Hardcover
- 876 Seiten
- Erschienen 2024
- Carl Hanser Verlag GmbH & C...