Deep Learning Concepts in Operations Research: Understanding the Technological Evolution for Human Survival As technology continues to evolve at an unprecedented pace, it is essential to understand the process of technological development and its impact on human society. The book "Deep Learning Concepts in Operations Research" provides a comprehensive overview of the concepts that are shaping the future of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) in operations research. The author argues that developing a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge is crucial for the survival of humanity and the unity of people in a warring state. The book begins by exploring the model-based approach to carrying out classification and identification tasks, which has led to the pervasive progress of the ML paradigm in diverse fields of technology. The author highlights the need to study and understand the process of technology evolution to stay relevant in this rapidly changing world. The book delves into the concepts that form the foundation of the model-based approach, including deep learning techniques such as sound and discourse handling, visual information preparation, natural language processing (NLP), and more. The author explains how deep learning is derived from traditional neural networks but is much more efficient and effective in predicting future trends of any sort of phenomena. The book examines how AI and ML can be used to model equations and define constraints to solve problems and discover proper and valid solutions more easily. It also discusses the significance of automation in minimizing human labor and reducing overall time and cost. One of the key aspects of the book is its focus on the implementation of automated strategies in optimization and parameter selection.

Концепции глубокого обучения в исследованиях операций: Понимание технологической эволюции для выживания человека Поскольку технология продолжает развиваться беспрецедентными темпами, важно понимать процесс технологического развития и его влияние на человеческое общество. В книге «Deep arning Concepts in Operations Research» представлен всесторонний обзор концепций, формирующих будущее искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML) в исследовании операций. Автор утверждает, что разработка личной парадигмы восприятия технологического процесса развития современных знаний имеет решающее значение для выживания человечества и единства людей в воюющем государстве. Книга начинается с изучения основанного на модели подхода к выполнению задач классификации и идентификации, что привело к повсеместному прогрессу парадигмы ML в различных областях технологий. Автор подчеркивает необходимость изучения и понимания процесса эволюции технологий, чтобы оставаться актуальным в этом быстро меняющемся мире. Книга углубляется в концепции, которые формируют основу подхода, основанного на модели, включая методы глубокого обучения, такие как обработка звука и дискурса, подготовка визуальной информации, обработка естественного языка (NLP) и многое другое. Автор объясняет, как глубокое обучение происходит от традиционных нейронных сетей, но гораздо более эффективно и действенно в прогнозировании будущих тенденций любого рода явлений. В книге рассматривается, как AI и ML могут быть использованы для моделирования уравнений и определения ограничений для решения задач и более простого обнаружения правильных и правильных решений. В нем также обсуждается значение автоматизации для минимизации человеческого труда и сокращения общего времени и затрат. Одним из ключевых аспектов книги является её направленность на реализацию автоматизированных стратегий в оптимизации и выборе параметров.

Concepts d'apprentissage profond dans la recherche opérationnelle : Comprendre l'évolution technologique pour la survie humaine Alors que la technologie continue d'évoluer à un rythme sans précédent, il est important de comprendre le processus de développement technologique et son impact sur la société humaine. livre Deep arning Concepts in Operations Research présente un aperçu complet des concepts qui façonnent l'avenir de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML) dans l'étude des opérations. L'auteur affirme que l'élaboration d'un paradigme personnel de perception du processus technologique de développement des connaissances modernes est essentielle à la survie de l'humanité et à l'unité des gens dans un État en guerre. livre commence par l'étude d'une approche modélisée de l'accomplissement des tâches de classification et d'identification, ce qui a conduit à un progrès généralisé du paradigme ML dans différents domaines technologiques. L'auteur souligne la nécessité d'étudier et de comprendre le processus d'évolution des technologies pour rester pertinent dans ce monde en évolution rapide. livre explore les concepts qui forment la base d'une approche basée sur le modèle, y compris les techniques d'apprentissage profond telles que le traitement du son et du discours, la préparation de l'information visuelle, le traitement du langage naturel (NLP) et bien plus encore. L'auteur explique comment l'apprentissage profond provient des réseaux neuronaux traditionnels, mais beaucoup plus efficace et efficace pour prédire les tendances futures de tout type de phénomène. livre examine comment l'AI et le ML peuvent être utilisés pour simuler les équations et déterminer les contraintes pour résoudre les problèmes et pour détecter plus facilement les solutions correctes et correctes. Il traite également de l'importance de l'automatisation pour minimiser le travail humain et réduire le temps et les coûts totaux. L'un des principaux aspects du livre est son accent sur la mise en œuvre de stratégies automatisées dans l'optimisation et le choix des paramètres.

Conceptos de aprendizaje profundo en la investigación de operaciones: Comprender la evolución tecnológica para la supervivencia humana A medida que la tecnología continúa evolucionando a un ritmo sin precedentes, es importante comprender el proceso de desarrollo tecnológico y su impacto en la sociedad humana. libro «Deep arning Concepts in Operations Research» ofrece una visión general completa de los conceptos que configuran el futuro de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) en el estudio de las operaciones. autor sostiene que el desarrollo de un paradigma personal para percibir el proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno es crucial para la supervivencia de la humanidad y la unidad de las personas en un Estado en guerra. libro comienza con el estudio de un enfoque basado en el modelo para realizar tareas de clasificación e identificación, lo que ha llevado a un avance generalizado del paradigma ML en diversos campos de la tecnología. autor subraya la necesidad de estudiar y entender el proceso de evolución de la tecnología para seguir siendo relevante en este mundo que cambia rápidamente. libro profundiza en los conceptos que forman la base del enfoque basado en el modelo, incluyendo técnicas de aprendizaje profundo como el procesamiento de sonido y discurso, preparación de información visual, procesamiento de lenguaje natural (NLP) y más. autor explica cómo el aprendizaje profundo proviene de las redes neuronales tradicionales, pero es mucho más eficiente y eficaz en predecir las tendencias futuras de cualquier tipo de fenómeno. libro examina cómo AI y ML se pueden utilizar para modelar ecuaciones y definir limitaciones para resolver problemas y detectar soluciones correctas y correctas de manera más sencilla. También discute la importancia de la automatización para minimizar el trabajo humano y reducir el tiempo y los costos totales. Uno de los aspectos clave del libro es su enfoque en implementar estrategias automatizadas en la optimización y selección de parámetros.

Conceitos de aprendizagem profunda na pesquisa de operações: Compreender a evolução tecnológica para a sobrevivência humana Como a tecnologia continua a desenvolver-se a um ritmo sem precedentes, é importante compreender o processo de desenvolvimento tecnológico e seus efeitos na sociedade humana. O livro Deep arning Concepts in Operations Research apresenta uma revisão completa dos conceitos que formam o futuro da inteligência artificial (IA) e da aprendizagem de máquinas (ML) no estudo de operações. O autor afirma que o desenvolvimento de um paradigma pessoal para a percepção do processo tecnológico de desenvolvimento do conhecimento moderno é fundamental para a sobrevivência da humanidade e a unidade das pessoas num estado em guerra. O livro começa com o estudo de uma abordagem baseada no modelo de metas de classificação e identificação, o que levou ao progresso generalizado do paradigma da ML em vários campos da tecnologia. O autor ressalta a necessidade de estudar e compreender a evolução da tecnologia para se manter relevante neste mundo em rápida mudança. O livro é aprofundado em conceitos que formam a base de uma abordagem baseada no modelo, incluindo técnicas de aprendizagem profunda, tais como processamento de áudio e discurso, produção de informações visuais, tratamento de linguagem natural (NLP) e muito mais. O autor explica como o aprendizado profundo vem das redes neurais tradicionais, mas é muito mais eficaz e eficaz na previsão de tendências futuras de qualquer tipo de fenômeno. O livro considera como o AI e o ML podem ser usados para modelar equações e definir limites para a resolução de tarefas e detectar soluções mais simples e corretas. Também discute a importância da automação para minimizar o trabalho humano e reduzir o tempo e os custos totais. Um aspecto fundamental do livro é a sua orientação para a implementação de estratégias automatizadas na otimização e escolha de parâmetros.

Concetti di formazione profonda nella ricerca sulle operazioni: Comprendere l'evoluzione tecnologica per la sopravvivenza umana Poiché la tecnologia continua ad evolversi a un ritmo senza precedenti, è importante comprendere il processo di sviluppo tecnologico e il suo impatto sulla società umana. Il libro Deep arning Concept in Operations Research fornisce una panoramica completa dei concetti che delineano il futuro dell'intelligenza artificiale (IA) e dell'apprendimento automatico (ML) nello studio sulle operazioni. L'autore sostiene che lo sviluppo di un paradigma personale della percezione del processo tecnologico di sviluppo della conoscenza moderna è fondamentale per la sopravvivenza dell'umanità e dell'unità delle persone in uno stato in guerra. Il libro inizia con lo studio di un approccio basato sul modello per l'esecuzione degli obiettivi di classificazione e identificazione, che ha portato a un progresso generalizzato del paradigma ML in diverse aree della tecnologia. L'autore sottolinea la necessità di studiare e comprendere l'evoluzione della tecnologia per rimanere rilevante in questo mondo in rapida evoluzione. Il libro viene approfondito in concetti che costituiscono la base di un approccio basato sul modello, inclusi metodi di apprendimento approfondito, come l'elaborazione di suoni e discorsi, la produzione di informazioni visive, l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e molto altro ancora. L'autore spiega come l'apprendimento approfondito proviene dalle reti neurali tradizionali, ma è molto più efficace ed efficace nel predire le tendenze future di qualsiasi tipo di fenomeno. Il libro descrive come AI e ML possono essere utilizzati per modellare le relazioni e definire i vincoli per risolvere le sfide e individuare in modo più semplice le soluzioni corrette e corrette. discute anche dell'importanza dell'automazione per ridurre al minimo il lavoro umano e ridurre i tempi e i costi complessivi. Uno degli aspetti chiave del libro è il suo orientamento verso strategie automatizzate nell'ottimizzazione e nella scelta dei parametri.

Deep-arning-Konzepte in der Operations-Forschung: Die technologische Evolution für das menschliche Überleben verstehen Da sich die Technologie in einem beispiellosen Tempo weiterentwickelt, ist es wichtig, den technologischen Entwicklungsprozess und seine Auswirkungen auf die menschliche Gesellschaft zu verstehen. Das Buch „Deep arning Concepts in Operations Research“ gibt einen umfassenden Überblick über die Konzepte, die die Zukunft der Künstlichen Intelligenz (KI) und des Maschinellen rnens (ML) in der Operations Research prägen. Der Autor argumentiert, dass die Entwicklung eines persönlichen Paradigmas der Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens für das Überleben der Menschheit und die Einheit der Menschen in einem kriegführenden Staat von entscheidender Bedeutung ist. Das Buch beginnt mit der Untersuchung eines modellbasierten Ansatzes zur Erfüllung von Klassifizierungs- und Identifizierungsaufgaben, der zu einem allgegenwärtigen Fortschritt des ML-Paradigmas in verschiedenen Technologiebereichen geführt hat. Der Autor betont die Notwendigkeit, den Prozess der Technologieentwicklung zu studieren und zu verstehen, um in dieser sich schnell verändernden Welt relevant zu bleiben. Das Buch vertieft sich in die Konzepte, die die Grundlage für einen modellbasierten Ansatz bilden, einschließlich Deep-arning-Techniken wie Klang- und Diskursverarbeitung, visuelle Informationsaufbereitung, natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und mehr. Der Autor erklärt, wie Deep arning von traditionellen neuronalen Netzwerken ausgeht, aber es ist viel effektiver und effektiver, zukünftige Trends jeglicher Art von Phänomenen vorherzusagen. Das Buch untersucht, wie AI und ML verwendet werden können, um Gleichungen zu modellieren und Einschränkungen zu definieren, um Probleme zu lösen und die richtigen und richtigen Lösungen einfacher zu finden. Es diskutiert auch die Bedeutung der Automatisierung, um menschliche Arbeit zu minimieren und die Gesamtzeit und Kosten zu reduzieren. Einer der Schlüsselaspekte des Buches ist sein Fokus auf die Umsetzung automatisierter Strategien bei der Optimierung und Parameterauswahl.

Koncepcje głębokiego uczenia się w operacjach Badania naukowe: Zrozumienie ewolucji technologicznej dla przetrwania człowieka Ponieważ technologia nadal postępuje w bezprecedensowym tempie, ważne jest, aby zrozumieć proces rozwoju technologicznego i jego wpływ na społeczeństwo ludzkie. Książka „Deep arning Concepts in Operations Research” zawiera kompleksowy przegląd koncepcji kształtujących przyszłość sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) w badaniach operacyjnych. Autor twierdzi, że rozwój osobistego paradygmatu postrzegania technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy ma kluczowe znaczenie dla przetrwania ludzkości i jedności ludzi w stanie wojującym. Książka rozpoczyna się od zbadania opartego na modelu podejścia do wykonywania zadań klasyfikacyjnych i identyfikacyjnych, co doprowadziło do szerokiego postępu paradygmatu ML w różnych dziedzinach technologii. Autor podkreśla potrzebę studiowania i zrozumienia ewolucji technologii, aby pozostać istotnym w tym szybko zmieniającym się świecie. Książka zagłębia się w koncepcje, które stanowią podstawę podejścia opartego na modelu, w tym techniki głębokiego uczenia się, takie jak przetwarzanie dźwięku i dyskursu, przygotowanie informacji wizualnych, przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i inne. Autor wyjaśnia, jak głębokie uczenie się pochodzi z tradycyjnych sieci neuronowych, ale jest o wiele bardziej wydajne i skuteczne w przewidywaniu przyszłych trendów jakiegokolwiek zjawiska. Książka bada, w jaki sposób AI i ML mogą być wykorzystywane do modelowania równań i definiowania ograniczeń w rozwiązywaniu problemów oraz łatwiejszego znajdowania poprawnych i poprawnych rozwiązań. Omawia również znaczenie automatyzacji w minimalizowaniu pracy ludzkiej i zmniejszeniu ogólnego czasu i kosztów. Jednym z kluczowych aspektów książki jest skupienie się na wdrożeniu zautomatyzowanych strategii w optymalizacji i doborze parametrów.

Concepts of Deep arning in Operations Research: Understanding Technological Evolution for Human Survival Technology ממשיכה להתקדם בקצב חסר תקדים, חשוב להבין את תהליך ההתפתחות הטכנולוגית ואת השפעתה על החברה האנושית. הספר Deep arning Concepts in Operations Research מספק סקירה מקיפה של המושגים המעצבים את עתיד הבינה המלאכותית (AI) ולימוד מכונה (ML) במחקר המבצעי. המחבר טוען כי התפתחותה של פרדיגמה אישית לתפיסת התהליך הטכנולוגי של התפתחות הידע המודרני חיונית להישרדות האנושות ולאחדות בני האדם במדינה לוחמת. הספר מתחיל בחקר גישה מבוססת מודל לביצוע משימות סיווג וזיהוי, אשר הובילה להתקדמות נרחבת של פרדיגמת ML בתחומים שונים של הטכנולוגיה. המחבר מדגיש את הצורך ללמוד ולהבין את התפתחות הטכנולוגיה כדי להישאר רלוונטי בעולם המשתנה במהירות. הספר מתעמק במושגים המהווים בסיס לגישה מבוססת מודל, הכוללת שיטות למידה מעמיקה כגון עיבוד קול ושיח, הכנת מידע חזותי, עיבוד שפה טבעית (NLP) ועוד. המחבר מסביר כיצד למידה מעמיקה מגיעה מרשתות עצביות מסורתיות, אך היא הרבה יותר יעילה ויעילה בחיזוי מגמות עתידיות של כל סוג של תופעה. הספר בוחן כיצד ניתן להשתמש ב-AI וב-ML כדי למדל משוואות ולהגדיר אילוצים לפתרון בעיות ולמצוא פתרונות נכונים ונכונים ביתר קלות. הוא גם דן בחשיבות האוטומציה שבמזעור עבודת האדם ובהפחתת הזמן והעלויות הכלליות. אחד ההיבטים המרכזיים של הספר הוא התמקדותו ביישום אסטרטגיות אוטומטיות באופטימיזציה ובבחירת פרמטרים.''

Operasyon Araştırmalarında Derin Öğrenme Kavramları: İnsanın Hayatta Kalması için Teknolojik Evrimi Anlamak Teknoloji benzeri görülmemiş bir hızda ilerlemeye devam ederken, teknolojik gelişme sürecini ve insan toplumu üzerindeki etkisini anlamak önemlidir. "Operasyon Araştırmalarında Derin Öğrenme Kavramları" kitabı, operasyon araştırmalarında yapay zeka (AI) ve makine öğreniminin (ML) geleceğini şekillendiren kavramlara kapsamlı bir genel bakış sunmaktadır. Yazar, modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecinin algılanması için kişisel bir paradigmanın geliştirilmesinin, insanlığın hayatta kalması ve savaşan bir devlette insanların birliği için çok önemli olduğunu savunuyor. Kitap, sınıflandırma ve tanımlama görevlerini yerine getirmek için modele dayalı bir yaklaşımı keşfederek başlar ve bu da ML paradigmasının teknolojinin çeşitli alanlarında yaygın bir şekilde ilerlemesine yol açmıştır. Yazar, bu hızla değişen dünyada alakalı kalmak için teknolojinin evrimini inceleme ve anlama ihtiyacını vurgulamaktadır. Kitap, ses ve söylem işleme, görsel bilgi hazırlama, doğal dil işleme (NLP) ve daha fazlası gibi derin öğrenme teknikleri de dahil olmak üzere model tabanlı bir yaklaşımın temelini oluşturan kavramları inceliyor. Yazar, derin öğrenmenin geleneksel sinir ağlarından nasıl geldiğini açıklıyor, ancak her türlü fenomenin gelecekteki eğilimlerini tahmin etmede çok daha verimli ve etkili. Kitap, AI ve ML'nin denklemleri modellemek ve problemleri çözmek ve doğru ve doğru çözümleri daha kolay bulmak için kısıtlamaları tanımlamak için nasıl kullanılabileceğini incelemektedir. Ayrıca, insan emeğini en aza indirmede ve genel zaman ve maliyetleri azaltmada otomasyonun önemini tartışmaktadır. Kitabın en önemli yönlerinden biri, optimizasyon ve parametre seçiminde otomatik stratejilerin uygulanmasına odaklanmasıdır.

مفاهيم التعلم العميق في أبحاث العمليات: فهم التطور التكنولوجي لبقاء الإنسان مع استمرار التكنولوجيا في التقدم بوتيرة غير مسبوقة، من المهم فهم عملية التطور التكنولوجي وتأثيرها على المجتمع البشري. يقدم كتاب «مفاهيم التعلم العميق في أبحاث العمليات» نظرة عامة شاملة على المفاهيم التي تشكل مستقبل الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) في أبحاث العمليات. ويجادل المؤلف بأن وضع نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية لتطور المعرفة الحديثة أمر حاسم لبقاء البشرية ووحدة الناس في دولة متحاربة. يبدأ الكتاب باستكشاف نهج قائم على النموذج لأداء مهام التصنيف وتحديد الهوية، مما أدى إلى تقدم واسع النطاق لنموذج ML في مختلف مجالات التكنولوجيا. ويشدد المؤلف على ضرورة دراسة وفهم تطور التكنولوجيا لكي تظل ذات صلة بهذا العالم المتغير بسرعة. يتعمق الكتاب في المفاهيم التي تشكل أساس نهج قائم على النموذج، بما في ذلك تقنيات التعلم العميق مثل معالجة الصوت والخطاب، وإعداد المعلومات المرئية، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، والمزيد. يشرح المؤلف كيف يأتي التعلم العميق من الشبكات العصبية التقليدية، ولكنه أكثر كفاءة وفعالية في التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية لأي نوع من الظواهر. يبحث الكتاب في كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي و ML لنمذجة المعادلات وتحديد القيود لحل المشكلات وإيجاد الحلول الصحيحة والصحيحة بسهولة أكبر. كما يناقش أهمية الأتمتة في تقليل العمالة البشرية وتقليل الوقت والتكاليف الإجمالية. أحد الجوانب الرئيسية للكتاب هو تركيزه على تنفيذ الاستراتيجيات الآلية في التحسين واختيار المعلمات.

운영 연구에서의 딥 러닝 개념: 인간 생존을위한 기술 진화 이해는 기술이 전례없는 속도로 계속 발전함에 따라 기술 개발 과정과 인간 사회에 미치는 영향을 이해하는 것이 중요합니다. "운영 연구의 딥 러닝 개념" 책은 운영 연구에서 인공 지능 (AI) 과 기계 학습 (ML) 의 미래를 형성하는 개념에 대한 포괄적 인 개요를 제공합니다. 저자는 현대 지식 개발의 기술 과정에 대한 인식을위한 개인 패러다임의 개발은 인류의 생존과 전쟁 상태에있는 사람들의 통일성에 결정적이라고 주장한다. 이 책은 분류 및 식별 작업을 수행하기위한 모델 기반 접근 방식을 탐색함으로써 시작되며, 이는 다양한 기술 분야에서 ML 패러다임의 광범위한 발전으로 이어졌습니다. 저자는이 빠르게 변화하는 세상과 관련성을 유지하기 위해 기술의 진화를 연구하고 이해해야 할 필요성을 강조합니다. 이 책은 사운드 및 담론 처리, 시각 정보 준비, 자연어 처리 (NLP) 등과 같은 딥 러닝 기술을 포함하여 모델 기반 접근 방식의 기초를 형성하는 개념을 탐구합니다. 저자는 딥 러닝이 전통적인 신경망에서 어떻게 나오는지 설명하지만 모든 종류의 현상의 미래 추세를 예측하는 데 훨씬 더 효율적이고 효과적입니다. 이 책은 AI와 ML을 사용하여 방정식을 모델링하고 문제를 해결하고 올바른 솔루션과 올바른 솔루션을보다 쉽게 찾기위한 제약 조건을 정의하는 방법을 조 또한 인적 노동을 최소화하고 전체 시간과 비용을 줄이는 데있어 자동화의 중요성에 대해서도 논의합니다. 이 책의 주요 측면 중 하나는 최적화 및 매개 변수 선택에서 자동화 된 전략의 구현에 중점을 둡니다.

Deep arning in Operations Research： Understanding Technological Evolution for Human Survival（人間の生存のための技術進化の理解）技術が前例のないペースで進歩し続ける中で、技術開発の過程とその人間社会への影響を理解することが重要です。本書「Deep arning Concepts in Operations Research」では、人工知能（AI）と機械学習（ML）の未来をオペレーション研究で形作る概念の包括的な概要を紹介します。著者は、現代の知識の発展の技術的プロセスの認識のための個人的なパラダイムの開発は、人類の生存と戦争状態における人々の団結のために重要であると主張しています。この本は、分類と識別タスクを実行するためのモデルベースのアプローチを探求することから始まり、それが技術の様々な分野におけるMLパラダイムの広範な進展につながっています。著者は、急速に変化するこの世界で関連性を保つために、技術の進化を研究し理解する必要性を強調しています。本書では、音声や言論処理などのディープラーニング技術、視覚情報の準備、自然言語処理（NLP）など、モデルベースのアプローチの基礎となる概念を掘り下げています。ディープラーニングが伝統的なニューラルネットワークからどのように生成されるかを説明しますが、あらゆる種類の現象の将来の傾向を予測するのにはるかに効率的で効果的です。AIとMLを使って方程式をモデル化し、問題を解決するための制約を定義し、より簡単に正しい解決策を見つける方法を調べます。また、人手を最小限に抑え、全体的な時間とコストを削減するための自動化の重要性についても議論しています。本書の重要な側面の1つは、最適化とパラメータ選択における自動戦略の実装に焦点を当てていることです。

運籌學中的深度學習概念：了解人類生存的技術進化隨著技術繼續以前所未有的速度發展，了解技術發展的過程及其對人類社會的影響至關重要。《操作研究的深度學習概念》一書全面概述了在操作研究中塑造人工智能（AI）和機器學習（ML）未來的概念。作者認為，發展個人範式來理解現代知識發展的技術過程，對於人類生存和交戰國人民的團結至關重要。本書首先研究了基於模型的方法來執行分類和識別任務，從而導致了ML範式在技術各個領域的廣泛進步。作者強調有必要研究和理解技術演變過程，以便在這個快速變化的世界中保持相關性。該書深入探討了構成基於模型的方法基礎的概念，包括深度學習技術，例如聲音和話語處理，視覺信息準備，自然語言處理（NLP）等。作者解釋了深度學習如何來自傳統的神經網絡，但在預測任何類型的現象的未來趨勢方面要有效得多。該書探討了如何使用AI和ML來建模方程並定義約束以解決問題並更輕松地檢測正確和正確的解決方案。它還討論了自動化對最大程度地減少人力勞動和減少整體時間和成本的重要性。本書的一個關鍵方面是著重於在優化和參數選擇中實現自動化策略。