of artificial intelligence. The book covers all the fundamental aspects of machine learning starting from the basics of probability theory and linear algebra to advanced topics such as neural networks and deep learning. It also includes the most popular machine learning libraries and frameworks such as TensorFlow Keras PyTorch and Scikit-learn used in industry and academia for solving real world problems. Therefore, this book is suitable for both beginners who want to learn the fundamentals of machine learning and experienced practitioners who want to explore the state-of-the-art techniques. The book provides a comprehensive introduction to the concepts of machine learning and deep learning with practical examples and applications to help readers understand the process of developing intelligent systems that can learn from data. It describes the development of new algorithms and methodologies in deep learning and discusses their applications in computer vision natural language processing speech recognition robotics and other fields. The book also explores the challenges and limitations of deep learning and its future directions. The book is divided into four parts: Part I introduces the basics of machine learning including the basic concepts of probability theory linear algebra and mathematical statistics. Part II explains the main algorithms for supervised and unsupervised learning including regression classification clustering and dimensionality reduction. Part III covers advanced topics such as neural networks and deep learning. Finally, Part IV presents applications of machine learning in various domains such as computer vision natural language processing speech recognition robotics and bioinformatics. The book is written in an easy-to-understand style and includes many examples illustrations and exercises to make it accessible to readers with different backgrounds. The authors have tried to provide a balance between theory and practice so that readers can learn both the fundamental principles and practical implementation of machine learning and deep learning techniques.

искусственного интеллекта. Книга охватывает все фундаментальные аспекты машинного обучения начиная с основ теории вероятностей и линейной алгебры и заканчивая продвинутыми темами, такими как нейронные сети и глубокое обучение. Он также включает в себя наиболее популярные библиотеки машинного обучения и фреймворки, такие как TensorFlow Keras PyTorch и Scikit-learn, используемые в промышленности и научных кругах для решения проблем реального мира. Поэтому эта книга подойдет как новичкам, желающим изучить основы машинного обучения, так и опытным практикам, желающим изучить самые современные методики. Книга содержит всестороннее введение в концепции машинного обучения и глубокого обучения с практическими примерами и приложениями, помогающими читателям понять процесс разработки интеллектуальных систем, которые могут учиться на данных. Он описывает разработку новых алгоритмов и методологий в глубоком обучении и обсуждает их применение в робототехнике распознавания речи при обработке естественного языка компьютерного зрения и других областях. Книга также исследует проблемы и ограничения глубокого обучения и его будущих направлений. Книга разделена на четыре части: Часть I знакомит с основами машинного обучения, включая основные понятия теории вероятностей линейной алгебры и математической статистики. Часть II объясняет основные алгоритмы для контролируемого и неконтролируемого обучения, включая кластеризацию регрессионной классификации и снижение размерности. Часть III охватывает такие продвинутые темы, как нейронные сети и глубокое обучение. Наконец, в части IV представлены приложения машинного обучения в различных областях, таких как робототехника распознавания речи и биоинформатика для обработки естественного языка компьютерного зрения. Книга написана в простом для понимания стиле и включает в себя множество примеров иллюстраций и упражнений, чтобы сделать ее доступной для читателей с разным бэкграундом. Авторы постарались обеспечить баланс между теорией и практикой, чтобы читатели могли изучить как фундаментальные принципы, так и практическую реализацию методов машинного обучения и глубокого обучения.

intelligence artificielle. livre couvre tous les aspects fondamentaux de l'apprentissage automatique, des bases de la théorie des probabilités et de l'algèbre linéaire à des sujets avancés tels que les réseaux neuronaux et l'apprentissage profond. Il comprend également les bibliothèques d'apprentissage automatique et les cadres les plus populaires, tels que TensorFlow Keras PyTorch et Scikit-learn, utilisés dans l'industrie et le monde universitaire pour résoudre les problèmes du monde réel. C'est pourquoi ce livre conviendra à la fois aux débutants qui souhaitent apprendre les bases de l'apprentissage automatique et aux praticiens expérimentés qui souhaitent apprendre les techniques les plus modernes. livre offre une introduction complète aux concepts d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond avec des exemples pratiques et des applications pour aider les lecteurs à comprendre le processus de développement de systèmes intelligents qui peuvent apprendre à partir des données. Il décrit le développement de nouveaux algorithmes et méthodologies dans l'apprentissage profond et discute de leur application dans la robotique de la reconnaissance vocale dans le traitement du langage naturel de la vision par ordinateur et d'autres domaines. livre explore également les défis et les limites de l'apprentissage profond et de ses orientations futures. livre est divisé en quatre parties : La partie I présente les bases de l'apprentissage automatique, y compris les concepts de base de la théorie des probabilités de l'algèbre linéaire et des statistiques mathématiques. La partie II explique les principaux algorithmes pour l'apprentissage contrôlé et non contrôlé, y compris le regroupement de la classification de régression et la réduction de la dimension. La partie III couvre des sujets avancés tels que les réseaux neuronaux et l'apprentissage profond. Enfin, la partie IV présente des applications d'apprentissage automatique dans divers domaines tels que la robotique de la reconnaissance vocale et la bioinformatique pour le traitement du langage naturel de la vision par ordinateur. livre est écrit dans un style facile à comprendre et comprend de nombreux exemples d'illustrations et d'exercices pour le rendre accessible aux lecteurs avec différents background. s auteurs ont essayé d'établir un équilibre entre la théorie et la pratique afin que les lecteurs puissent étudier à la fois les principes fondamentaux et la mise en œuvre pratique des méthodes d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond.

de inteligencia artificial. libro abarca todos los aspectos fundamentales del aprendizaje automático, desde los fundamentos de la teoría de la probabilidad y el álgebra lineal hasta temas avanzados como las redes neuronales y el aprendizaje profundo. También incluye las bibliotecas de aprendizaje automático y marcos más populares, como TensorFlow Keras PyTorch y Scikit-learn, utilizados en la industria y la academia para resolver problemas del mundo real. Por lo tanto, este libro será adecuado tanto para principiantes que deseen aprender los fundamentos del aprendizaje automático como para practicantes experimentados que deseen aprender las técnicas más modernas. libro contiene una introducción completa a los conceptos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo con ejemplos prácticos y aplicaciones que ayudan a los lectores a entender el proceso de desarrollo de sistemas inteligentes que pueden aprender de los datos. Describe el desarrollo de nuevos algoritmos y metodologías en el aprendizaje profundo y discute su aplicación en la robótica del reconocimiento de voz en el procesamiento del lenguaje natural de la visión por computadora y otros campos. libro también explora los problemas y limitaciones del aprendizaje profundo y sus direcciones futuras. libro se divide en cuatro partes: Parte I introduce los fundamentos del aprendizaje automático, incluyendo los conceptos básicos de la teoría de la probabilidad del álgebra lineal y la estadística matemática. La Parte II explica los algoritmos básicos para el aprendizaje controlado y no controlado, incluyendo la agrupación de la clasificación de regresión y la reducción de la dimensión. La Parte III abarca temas avanzados como las redes neuronales y el aprendizaje profundo. Por último, la parte IV presenta aplicaciones de aprendizaje automático en diferentes campos, como la robótica de reconocimiento de voz y la bioinformática para procesar el lenguaje natural de la visión computarizada. libro está escrito en un estilo fácil de entender e incluye muchos ejemplos de ilustraciones y ejercicios para ponerlo a disposición de los lectores con diferentes antecedentes. autores han tratado de lograr un equilibrio entre teoría y práctica para que los lectores puedan aprender tanto los principios fundamentales como la implementación práctica de las técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo.

inteligência artificial. O livro abrange todos os aspectos fundamentais do aprendizado de máquinas, desde os fundamentos da teoria de probabilidade e álgebra linear até temas avançados, como redes neurais e aprendizagem profunda. Também inclui as bibliotecas mais populares de aprendizagem de máquinas e quadros, como TensorFlow Keras PyTorch e Scikit-learn, usados na indústria e nos círculos científicos para resolver problemas do mundo real. Por isso, este livro é apropriado tanto para os novatos que desejam estudar os fundamentos do aprendizado de máquinas como para as práticas experientes que desejam aprender as técnicas mais modernas. O livro inclui uma introdução abrangente ao conceito de aprendizado de máquina e aprendizado profundo, com exemplos práticos e aplicativos que ajudam os leitores a compreender o processo de desenvolvimento de sistemas inteligentes que possam aprender com dados. Ele descreve o desenvolvimento de novos algoritmos e metodologias no aprendizado profundo e discute sua aplicação na robótica de reconhecimento de voz no tratamento da linguagem natural da visão computacional e outras áreas. O livro também explora os desafios e limitações do aprendizado profundo e seus rumos futuros. O livro é dividido em quatro partes: a parte I apresenta os fundamentos do aprendizado de máquinas, incluindo os conceitos básicos da teoria das probabilidades de álgebra linear e estatísticas matemáticas. A parte II explica os principais algoritmos de aprendizagem controlada e descontrolada, incluindo clusterização da classificação regressiva e redução da dimensão. A Parte III abrange temas avançados como redes neurais e treinamento profundo. Finalmente, a parte IV apresenta aplicativos de aprendizado de máquina em várias áreas, como robótica de reconhecimento de voz e bioinformática para o tratamento da linguagem natural da visão computacional. O livro foi escrito em um estilo simples de compreensão e inclui muitos exemplos de ilustrações e exercícios para torná-lo acessível aos leitores com um background diferente. Os autores se esforçaram para garantir o equilíbrio entre a teoria e a prática, para que os leitores pudessem explorar os princípios fundamentais e a implementação prática dos métodos de aprendizagem de máquinas e aprendizado profundo.

intelligenza artificiale. Il libro comprende tutti gli aspetti fondamentali dell'apprendimento automatico, dalle basi della teoria delle probabilità e dell'algebra lineare a temi avanzati come le reti neurali e l'apprendimento profondo. Include anche le più popolari librerie di apprendimento automatico e framework, come Keras e Scikit-learn, utilizzati nell'industria e negli ambienti scientifici per affrontare i problemi del mondo reale. Questo libro è quindi adatto sia ai nuovi arrivati che desiderano esplorare le basi dell'apprendimento automatico, sia agli esperti che desiderano studiare le tecniche più avanzate. Il libro include un'introduzione completa al concetto di apprendimento automatico e apprendimento approfondito con esempi pratici e applicazioni che aiutano i lettori a comprendere il processo di sviluppo di sistemi intelligenti che possono imparare dai dati. Descrive lo sviluppo di nuovi algoritmi e metodologie nell'apprendimento approfondito e ne discute l'uso nella robotica del riconoscimento vocale nell'elaborazione del linguaggio naturale della visione informatica e in altre aree. Il libro esplora anche i problemi e i limiti dell'apprendimento profondo e le sue destinazioni future. Il libro è suddiviso in quattro parti: La parte I presenta le basi dell'apprendimento automatico, compresi i concetti di base della teoria delle probabilità algebra lineare e statistiche matematiche. La parte II spiega i principali algoritmi per l'apprendimento controllato e non controllato, tra cui il clustering della classificazione di regressione e la riduzione delle dimensioni. La parte III riguarda temi avanzati come le reti neurali e l'apprendimento approfondito. Infine, la parte IV presenta applicazioni di apprendimento automatico in diversi ambiti, come la robotica del riconoscimento vocale e la bioinformatica per l'elaborazione del linguaggio naturale della visione informatica. Il libro è scritto in uno stile semplice da comprendere e comprende molti esempi di illustrazioni ed esercizi per renderlo accessibile ai lettori con background diverso. Gli autori hanno cercato di garantire un equilibrio tra teoria e pratica, in modo che i lettori possano studiare sia i principi fondamentali che la realizzazione pratica delle tecniche di apprendimento automatico e di apprendimento approfondito.

Künstliche Intelligenz. Das Buch behandelt alle grundlegenden Aspekte des maschinellen rnens, von den Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie und der linearen Algebra bis hin zu fortgeschrittenen Themen wie neuronalen Netzwerken und Deep arning. Es enthält auch die beliebtesten Bibliotheken für maschinelles rnen und Frameworks wie TensorFlow Keras PyTorch und Scikit-learn, die in Industrie und Wissenschaft zur Lösung realer Probleme eingesetzt werden. Daher eignet sich dieses Buch sowohl für Anfänger, die die Grundlagen des maschinellen rnens erlernen möchten, als auch für erfahrene Praktiker, die die modernsten Techniken erlernen möchten. Das Buch bietet eine umfassende Einführung in die Konzepte des maschinellen rnens und des Deep arning mit praktischen Beispielen und Anwendungen, die den sern helfen, den Entwicklungsprozess intelligenter Systeme zu verstehen, die aus Daten lernen können. Er beschreibt die Entwicklung neuer Algorithmen und Methoden im Deep arning und diskutiert deren Anwendung in der Spracherkennungsrobotik in der natürlichen Sprachverarbeitung von Computer Vision und anderen Bereichen. Das Buch untersucht auch die Herausforderungen und Grenzen des Deep arning und seiner zukünftigen Richtungen. Das Buch ist in vier Teile unterteilt: Teil I führt in die Grundlagen des maschinellen rnens ein, einschließlich der Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitstheorie der linearen Algebra und der mathematischen Statistik. Teil II erläutert die grundlegenden Algorithmen für kontrolliertes und unkontrolliertes rnen, einschließlich der Clusterbildung der Regressionsklassifikation und der Dimensionsreduktion. Teil III behandelt fortgeschrittene Themen wie neuronale Netze und Deep arning. Schließlich werden in Teil IV Anwendungen des maschinellen rnens in verschiedenen Bereichen wie der Spracherkennungsrobotik und der Bioinformatik zur Verarbeitung der natürlichen Sprache des Computer Vision vorgestellt. Das Buch ist in einem leicht verständlichen Stil geschrieben und enthält viele Beispiele für Illustrationen und Übungen, um es sern mit unterschiedlichem Hintergrund zugänglich zu machen. Die Autoren versuchten, ein Gleichgewicht zwischen Theorie und Praxis herzustellen, damit die ser sowohl die grundlegenden Prinzipien als auch die praktische Umsetzung von Methoden des maschinellen rnens und des Deep arning erlernen können.

sztuczna inteligencja. Książka obejmuje wszystkie podstawowe aspekty uczenia maszynowego od podstaw teorii prawdopodobieństwa i algebry liniowej po zaawansowane tematy, takie jak sieci neuronowe i głębokie uczenie się. Obejmuje również najpopularniejsze biblioteki i ramy uczenia maszynowego, takie jak TensorFlow Keras PyTorch i Scikit-learn, stosowane w przemyśle i środowisku akademickim do rozwiązywania problemów świata rzeczywistego. Dlatego ta książka jest odpowiednia zarówno dla początkujących, którzy chcą nauczyć się podstaw uczenia maszynowego, jak i doświadczonych praktyków, którzy chcą poznać najnowocześniejsze techniki. Książka zapewnia kompleksowe wprowadzenie do uczenia maszynowego i koncepcji głębokiego uczenia się z praktycznych przykładów i aplikacji, aby pomóc czytelnikom zrozumieć proces rozwoju inteligentnych systemów, które mogą uczyć się od danych. Opisuje rozwój nowych algorytmów i metodologii głębokiego uczenia się oraz omawia ich zastosowanie w robotyce rozpoznawania mowy w naturalnym przetwarzaniu języka wizji komputerowej i innych dziedzinach. Książka bada również wyzwania i ograniczenia głębokiego uczenia się oraz jego przyszłe kierunki. Książka podzielona jest na cztery części: Część I wprowadza podstawy uczenia maszynowego, w tym podstawowe pojęcia teorii prawdopodobieństwa algebry liniowej i statystyk matematycznych. Część II wyjaśnia podstawowe algorytmy nadzorowanego i niezabezpieczonego uczenia się, w tym klastrowanie klasyfikacji regresji i zmniejszenie wymiarów. Część III obejmuje zaawansowane tematy, takie jak sieci neuronowe i głębokie uczenie się. Wreszcie, część IV prezentuje aplikacje do uczenia maszynowego w różnych dziedzinach, takich jak robotyka rozpoznawania mowy i bioinformatyka do przetwarzania języka naturalnego wizji komputerowej. Książka jest napisana w łatwym do zrozumienia stylu i zawiera wiele przykładów ilustracji i ćwiczeń, aby była dostępna dla czytelników o różnych tle. Autorzy starali się zapewnić równowagę między teorią a praktyką, aby czytelnicy mogli poznać zarówno podstawowe zasady, jak i praktyczne wdrożenie metod uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się.

בינה מלאכותית. הספר מכסה את כל ההיבטים הבסיסיים של למידת מכונה החל מיסודות תורת ההסתברות ואלגברה לינארית ועד לנושאים מתקדמים כגון רשתות עצביות ולמידה עמוקה. היא כוללת גם את הספריות הפופולריות ביותר ללימוד מכונה ומסגרות, כגון TensorFlow Karas PyTorch ו-Scikit-arch, המשמשות בתעשייה ובאקדמיה לפתרון בעיות בעולם האמיתי. לכן, ספר זה מתאים גם למתחילים שרוצים ללמוד את היסודות של למידת מכונה וגם לעוסקים מנוסים שרוצים ללמוד את הטכניקות המודרניות ביותר. הספר מספק הקדמה מקיפה למושגי למידת מכונה ולמידה מעמיקה עם דוגמאות מעשיות ויישומים שיעזרו לקוראים להבין את התהליך של פיתוח מערכות אינטליגנטיות שיכולות ללמוד מנתונים. הוא מתאר את התפתחותם של אלגוריתמים חדשים ומתודולוגיות בלמידה עמוקה ודן ביישומם ברובוטיקה לזיהוי דיבור בעיבוד שפה טבעית של ראייה ממוחשבת ותחומים אחרים. הספר גם בוחן את האתגרים והמגבלות של למידה עמוקה וכיוונים עתידיים. הספר מחולק לארבעה חלקים: חלק I מציג את היסודות של למידת מכונה, כולל המושגים הבסיסיים של תורת ההסתברות של אלגברה לינארית וסטטיסטיקה מתמטית. חלק II מסביר את האלגוריתמים הבסיסיים ללמידה מפוקחת ולא מפוקחת, כולל סיווג רגרסיה חלק III מכסה נושאים מתקדמים כמו רשתות עצביות ולמידה עמוקה. לבסוף, Part IV מציג יישומי למידת מכונה בתחומים שונים כגון רובוטיקה לזיהוי דיבור וביואינפורמטיקה לעיבוד שפה טבעית של ראייה ממוחשבת. הספר נכתב בסגנון קל להבנה וכולל דוגמאות רבות של איורים ותרגולים כדי להפוך אותו לנגיש לקוראים בעלי רקע שונה. המחברים ניסו להבטיח איזון בין תיאוריה לפרקטיקה כדי שהקוראים יוכלו ללמוד הן עקרונות יסוד והן יישום מעשי של שיטות למידת מכונה ולמידה מעמיקה.''

yapay zeka. Kitap, makine öğreniminin tüm temel yönlerini olasılık teorisi ve doğrusal cebirin temellerinden sinir ağları ve derin öğrenme gibi ileri konulara kadar kapsar. Ayrıca, gerçek dünya sorunlarını çözmek için endüstride ve akademide kullanılan TensorFlow Keras PyTorch ve Scikit-learn gibi en popüler makine öğrenme kütüphanelerini ve çerçevelerini de içerir. Bu nedenle, bu kitap hem makine öğreniminin temellerini öğrenmek isteyen yeni başlayanlar hem de en modern teknikleri öğrenmek isteyen deneyimli uygulayıcılar için uygundur. Kitap, okuyucuların verilerden öğrenebilecekleri akıllı sistemler geliştirme sürecini anlamalarına yardımcı olmak için pratik örnekler ve uygulamalarla makine öğrenimi ve derin öğrenme kavramlarına kapsamlı bir giriş sunmaktadır. Derin öğrenmede yeni algoritmaların ve metodolojilerin geliştirilmesini açıklar ve konuşma tanıma robotlarındaki uygulamalarını bilgisayar vizyonunun ve diğer alanların doğal dil işlemesinde tartışır. Kitap ayrıca derin öğrenmenin zorluklarını ve sınırlamalarını ve gelecekteki yönlerini araştırıyor. Kitap dört bölüme ayrılmıştır: Bölüm I, doğrusal cebir ve matematiksel istatistiğin olasılık teorisinin temel kavramları da dahil olmak üzere makine öğreniminin temellerini tanıtmaktadır. Bölüm II, regresyon sınıflandırma kümeleme ve boyutsallık azaltma dahil olmak üzere denetimli ve denetimsiz öğrenme için temel algoritmaları açıklar. Bölüm III, sinir ağları ve derin öğrenme gibi gelişmiş konuları kapsar. Son olarak, Bölüm IV, bilgisayar görüşünün doğal dil işlemesi için konuşma tanıma robotiği ve biyoinformatik gibi çeşitli alanlarda makine öğrenme uygulamaları sunmaktadır. Kitap anlaşılması kolay bir tarzda yazılmıştır ve farklı geçmişlere sahip okuyucular için erişilebilir hale getirmek için birçok illüstrasyon ve alıştırma örneği içerir. Yazarlar, okuyucuların hem temel ilkeleri hem de makine öğrenimi ve derin öğrenme yöntemlerinin pratik uygulamalarını öğrenebilmeleri için teori ve pratik arasında bir denge kurmaya çalıştılar.

الذكاء الاصطناعي. يغطي الكتاب جميع الجوانب الأساسية للتعلم الآلي من أساسيات نظرية الاحتمالات والجبر الخطي إلى الموضوعات المتقدمة مثل الشبكات العصبية والتعلم العميق. كما يتضمن مكتبات وأطر التعلم الآلي الأكثر شعبية، مثل TensorFlow Keras PyTorch و Scikit-learn، المستخدمة في الصناعة والأوساط الأكاديمية لحل مشاكل العالم الحقيقي. لذلك، فإن هذا الكتاب مناسب لكل من المبتدئين الذين يرغبون في تعلم أساسيات التعلم الآلي والممارسين ذوي الخبرة الذين يرغبون في تعلم أحدث التقنيات. يقدم الكتاب مقدمة شاملة لمفاهيم التعلم الآلي والتعلم العميق مع أمثلة وتطبيقات عملية لمساعدة القراء على فهم عملية تطوير أنظمة ذكية يمكنها التعلم من البيانات. يصف تطوير خوارزميات ومنهجيات جديدة في التعلم العميق ويناقش تطبيقها في روبوتات التعرف على الكلام في معالجة اللغة الطبيعية لرؤية الكمبيوتر والمجالات الأخرى. يستكشف الكتاب أيضًا تحديات وقيود التعلم العميق واتجاهاته المستقبلية. ينقسم الكتاب إلى أربعة أجزاء: يقدم الجزء الأول أساسيات التعلم الآلي، بما في ذلك المفاهيم الأساسية لنظرية الاحتمالات للجبر الخطي والإحصاءات الرياضية. يشرح الجزء الثاني الخوارزميات الأساسية للتعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف، بما في ذلك تجميع تصنيف الانحدار وتقليل الأبعاد. يغطي الجزء الثالث مواضيع متقدمة مثل الشبكات العصبية والتعلم العميق. أخيرًا، يقدم الجزء الرابع تطبيقات التعلم الآلي في مجالات مختلفة مثل روبوتات التعرف على الكلام والمعلوماتية الحيوية لمعالجة اللغة الطبيعية لرؤية الكمبيوتر. الكتاب مكتوب بأسلوب سهل الفهم ويتضمن العديد من الأمثلة على الرسوم التوضيحية والتمارين لجعله في متناول القراء من خلفيات مختلفة. حاول المؤلفون ضمان التوازن بين النظرية والممارسة حتى يتمكن القراء من تعلم المبادئ الأساسية والتنفيذ العملي للتعلم الآلي وطرق التعلم العميق.

인공 지능. 이 책은 확률 이론 및 선형 대수의 기본에서 신경망 및 딥 러닝과 같은 고급 주제에 이르기까지 머신 러닝의 모든 기본 측면을 다룹니다. 또한 실제 문제를 해결하기 위해 산업 및 학계에서 사용되는 TensorFlow Keras PyTorch 및 Scikit-learn과 같은 가장 인기있는 머신 러닝 라이브러리 및 프레임 워크가 포함되어 있습니다. 따라서이 책은 기계 학습의 기초를 배우고 자하는 초보자와 가장 현대적인 기술을 배우고 자하는 숙련 된 실무자 모두에게 적합합니다. 이 책은 독자들이 데이터를 통해 배울 수있는 지능형 시스템을 개발하는 과정을 이해할 수 있도록 실용적인 예와 응용 프로그램을 갖춘 머신 러닝 및 딥 러닝 개념에 대한 포괄적 그는 딥 러닝에서 새로운 알고리즘과 방법론의 개발에 대해 설명하고 컴퓨터 비전 및 기타 분야의 자연어 처리에서 음성 인식 로봇 공학에서의 응용에 대해 설명합니다. 이 책은 또한 딥 러닝의 도전과 한계 및 미래의 방향을 탐구합니다. 이 책은 네 부분으로 나뉩니다. 파트 I은 선형 대수 및 수학 통계의 확률 이론의 기본 개념을 포함하여 기계 학습의 기본 사항을 소개합니다. 파트 II는 회귀 분류 클러스터링 및 차원 감소를 포함하여 감독 및 감독되지 않은 학습을위한 기본 알고리즘을 설명합니다. 파트 III은 신경망 및 딥 러닝과 같은 고급 주제를 다룹니다. 마지막으로, Part IV는 컴퓨터 비전의 자연어 처리를위한 음성 인식 로봇 공학 및 생물 정보학과 같은 다양한 분야에서 기계 학습 응용 프로그램을 제공합니다. 이 책은 이해하기 쉬운 스타일로 작성되었으며 배경이 다른 독자가 액세스 할 수 있도록 많은 삽화와 연습을 포함합니다. 저자는 독자가 기계 학습과 딥 러닝 방법의 기본 원칙과 실제 구현을 모두 배울 수 있도록 이론과 실습 사이의 균형을 유지하려고 노력했습니다.

人工知能。この本は、確率論や線形代数学の基礎からニューラルネットワークやディープラーニングなどの高度なトピックまで、機械学習の基本的な側面を網羅しています。また、TensorFlow Keras PyTorchやScikit-learnなどの最も人気のある機械学習ライブラリやフレームワークも含まれています。したがって、この本は、機械学習の基礎を学びたい初心者と最も近代的な技術を学びたい経験豊富な実践者の両方に適しています。この本は、機械学習とディープラーニングの概念に関する包括的な紹介と実用例とアプリケーションを提供し、読者がデータから学ぶことができるインテリジェントシステムの開発プロセスを理解するのに役立ちます。深層学習における新しいアルゴリズムや方法論の開発について解説し、コンピュータビジョンなどの自然言語処理における音声認識ロボティクスへの応用について議論する。また、深層学習の課題や限界、今後の方向性についても考察している。本書は4つの部分に分かれています。パート私は、線形代数学の確率理論と数学的統計の基本的な概念を含む機械学習の基礎を紹介します。パートIIでは、回帰分類クラスタリングや寸法縮小など、監視された学習と監視されていない学習の基本的なアルゴリズムについて説明しています。パートIIIは、ニューラルネットワークやディープラーニングなどの高度なトピックをカバーしています。最後に、Part IVでは、音声認識ロボットやバイオインフォマティクスなど、コンピュータビジョンの自然言語処理のための様々な分野における機械学習アプリケーションを紹介します。この本は、理解しやすいスタイルで書かれており、さまざまな背景を持つ読者にアクセス可能にするためのイラストや演習の多くの例が含まれています。著者たちは、理論と実践のバランスを確保し、読者が機械学習の基本原理と実践的な実装と深層学習法の両方を学ぶことができるようにした。

人工智能。該書涵蓋了機器學習的所有基本方面，從概率論和線性代數的基礎到高級主題，例如神經網絡和深度學習。它還包括最受歡迎的機器學習庫和框架，例如TensorFlow Keras PyTorch和Scikit-learn，用於工業和學術界，以解決現實世界的問題。因此，這本書既適合那些希望學習機器學習基礎知識的新人，也適合那些希望學習最現代技術的經驗豐富的從業者。該書全面介紹了機器學習和深度學習的概念，並提供了實例和應用程序，以幫助讀者了解可以從數據中學習的智能系統的開發過程。他描述了深度學習中新算法和方法論的發展，並討論了它們在機器人語音識別技術中在計算機視覺等自然語言處理中的應用。該書還探討了深度學習及其未來方向的挑戰和局限性。該書分為四個部分：第一部分介紹了機器學習的基礎，包括線性代數概率論和數學統計的基本概念。第二部分解釋了受控和非受控學習的基本算法，包括回歸分類聚類和維數降低。第三部分涵蓋了諸如神經網絡和深度學習之類的高級主題。最後，第四部分介紹了機器學習在不同領域的應用，例如語音識別機器人技術和用於計算機視覺自然語言處理的生物信息學。這本書以易於理解的風格寫成，包括許多插圖和練習示例，以使具有不同背景的讀者可以使用。作者試圖在理論和實踐之間取得平衡，以便讀者可以研究機器學習和深度學習方法的基本原理和實際實現。