BOOKS - Artificial Intelligence and Machine Learning Foundations Learning from experi...
Artificial Intelligence and Machine Learning Foundations Learning from experience, 2nd Edition - Steve Lawless, Andrew Lowe 2024 PDF | EPUB | MOBI BCS, The Chartered Institute for IT BOOKS
ECO~15 kg CO²

1 TON

Views
22164

Telegram
 
Artificial Intelligence and Machine Learning Foundations Learning from experience, 2nd Edition
Author: Steve Lawless, Andrew Lowe
Year: 2024
Pages: 312
Format: PDF | EPUB | MOBI
File size: 10.7 MB
Language: ENG



Pay with Telegram STARS
Ross. Book Description: Artificial Intelligence and Machine Learning Foundations Learning from Experience 2nd Edition by David A. Ross provides a comprehensive introduction to the principles and techniques of artificial intelligence and machine learning, emphasizing the importance of learning from experience and the role of data in these fields. The book covers topics such as supervised and unsupervised learning, neural networks, deep learning, natural language processing, computer vision, robotics, and ethical considerations. It also includes case studies and examples to illustrate how these concepts are applied in real-world scenarios. Long Detailed Description of the Plot: In this thought-provoking book, David A. Ross delves into the intricacies of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML), offering readers an in-depth understanding of the foundational principles and techniques that drive these rapidly evolving technologies. As we navigate the complex landscape of modern knowledge development, it has become increasingly essential to appreciate the significance of learning from experience and the pivotal role of data in shaping our future.
Росс. Основы искусственного интеллекта и машинного обучения Обучение на основе опыта 2-е издание Дэвида А. Росса содержит всестороннее введение в принципы и методы искусственного интеллекта и машинного обучения, подчеркивая важность обучения на основе опыта и роли данных в этих областях. Книга охватывает такие темы, как контролируемое и неконтролируемое обучение, нейронные сети, глубокое обучение, обработка естественного языка, компьютерное зрение, робототехника и этические соображения. Он также включает в себя тематические исследования и примеры, иллюстрирующие применение этих концепций в реальных сценариях. Длинное подробное описание сюжета: В этой книге, заставляющей задуматься, Дэвид А. Росс углубляется в тонкости искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML), предлагая читателям глубокое понимание основополагающих принципов и методов, которые управляют этими быстро развивающимися технологиями. По мере того как мы ориентируемся в сложных условиях развития современных знаний, становится все более важным осознавать важность изучения опыта и ключевую роль данных в формировании нашего будущего.
Ross. s bases de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique L'apprentissage basé sur l'expérience de David A. Ross 2ème édition offre une introduction complète aux principes et méthodes de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique, soulignant l'importance de l'apprentissage basé sur l'expérience et le rôle des données dans ces domaines. livre aborde des sujets tels que l'apprentissage contrôlé et non contrôlé, les réseaux neuronaux, l'apprentissage profond, le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur, la robotique et les considérations éthiques. Il comprend également des études de cas et des exemples illustrant l'application de ces concepts dans des scénarios réels. Description longue et détaillée de l'histoire : Dans ce livre qui fait réfléchir, David A. Ross explore les subtilités de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML) en offrant aux lecteurs une compréhension approfondie des principes et des méthodes sous-jacents qui régissent ces technologies en évolution rapide. Au fur et à mesure que nous nous orientons vers un environnement complexe où les connaissances modernes évoluent, il devient de plus en plus important de prendre conscience de l'importance de l'apprentissage de l'expérience et du rôle clé des données dans l'évolution de notre avenir.
Ross. Fundamentos de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático aprendizaje basado en la experiencia de la 2ª edición de David A. Ross contiene una introducción integral a los principios y técnicas de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, destacando la importancia del aprendizaje basado en la experiencia y el papel de los datos en estos campos. libro abarca temas como el aprendizaje controlado e incontrolado, las redes neuronales, el aprendizaje profundo, el procesamiento del lenguaje natural, la visión por computadora, la robótica y las consideraciones éticas. También incluye estudios de casos y ejemplos que ilustran la aplicación de estos conceptos en escenarios reales. Una larga descripción detallada de la trama: En este libro que hace reflexionar, David A. Ross profundiza en los entresijos de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML), ofreciendo a los lectores una comprensión profunda de los principios y métodos fundamentales que rigen estas tecnologías en rápida evolución. A medida que nos orientamos en el entorno complejo del desarrollo del conocimiento moderno, es cada vez más importante tomar conciencia de la importancia del aprendizaje de la experiencia y del papel clave de los datos en la configuración de nuestro futuro.
Ross. basi dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico L'apprendimento basato sull'esperienza della seconda edizione di David A. Ross include un'introduzione completa ai principi e ai metodi dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico, sottolineando l'importanza dell'apprendimento basato sull'esperienza e sul ruolo dei dati in questi campi. Il libro tratta temi come l'apprendimento controllato e incontrollato, le reti neurali, l'apprendimento profondo, l'elaborazione del linguaggio naturale, la visione informatica, la robotica e le considerazioni etiche. Include anche studi di caso e esempi che illustrano l'applicazione di questi concetti in scenari reali. Una lunga descrizione dettagliata della storia: In questo libro, che fa riflettere, David A. Ross approfondisce la finezza dell'intelligenza artificiale (IA) e dell'apprendimento automatico (ML), offrendo ai lettori una profonda comprensione dei principi e dei metodi fondamentali che governano queste tecnologie in rapida evoluzione. Mentre ci concentriamo sulle difficili condizioni di sviluppo delle conoscenze moderne, diventa sempre più importante comprendere l'importanza dell'esperienza e il ruolo chiave dei dati nella formazione del nostro futuro.
Ross. Grundlagen der künstlichen Intelligenz und des maschinellen rnens Erfahrungsbasiertes rnen Die 2. Ausgabe von David A. Ross bietet eine umfassende Einführung in die Prinzipien und Methoden der künstlichen Intelligenz und des maschinellen rnens und unterstreicht die Bedeutung des erfahrungsbasierten rnens und die Rolle von Daten in diesen Bereichen. Das Buch behandelt Themen wie kontrolliertes und unkontrolliertes rnen, neuronale Netze, Deep arning, natürliche Sprachverarbeitung, Computer Vision, Robotik und ethische Überlegungen. Es enthält auch Fallstudien und Beispiele, die die Anwendung dieser Konzepte in realen Szenarien veranschaulichen. Ausführliche Beschreibung der Handlung: In diesem Buch, das zum Nachdenken anregt, geht David A. Ross auf die Feinheiten der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen rnens (ML) ein und bietet den sern ein tiefes Verständnis der grundlegenden Prinzipien und Techniken, die diese sich schnell entwickelnden Technologien antreiben. Während wir uns in den komplexen Entwicklungsbedingungen des modernen Wissens orientieren, wird es immer wichtiger, die Bedeutung des rnens von Erfahrungen und die Schlüsselrolle von Daten bei der Gestaltung unserer Zukunft zu erkennen.
Ross. Fundamentals of Artificial Intelligence and Machine arning Experiential arning 2nd Edition by David A. Ross zapewnia kompleksowe wprowadzenie do zasad i metod sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, podkreślając znaczenie uczenia się empirycznego i rolę danych w tych dziedzinach. Książka obejmuje takie tematy jak nadzorowane i niekontrolowane uczenie się, sieci neuronowe, głębokie uczenie się, przetwarzanie języka naturalnego, wizja komputerowa, robotyka i względy etyczne. Obejmuje również studia przypadków i przykłady ilustrujące zastosowanie tych pojęć w scenariuszach rzeczywistych. Szczegóły długiej fabuły: W tej prowokującej do myślenia książce David A. Ross zagłębia się w zawiłości sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML), oferując czytelnikom głębokie zrozumienie fundamentalnych zasad i technik, które napędzają te szybko rozwijające się technologie. Kiedy poruszamy się po trudnym środowisku nowoczesnej wiedzy, coraz ważniejsze staje się uznanie znaczenia uczenia się z doświadczenia i kluczowej roli danych w kształtowaniu naszej przyszłości.
''
Ross. Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Deneyimsel Öğrenmenin Temelleri 2. Baskı David A. Ross, yapay zeka ve makine öğreniminin ilke ve yöntemlerine kapsamlı bir giriş yaparak, deneyimsel öğrenmenin önemini ve bu alanlarda verilerin rolünü vurgulamaktadır. Kitap denetimli ve kontrolsüz öğrenme, sinir ağları, derin öğrenme, doğal dil işleme, bilgisayar görüşü, robotik ve etik hususlar gibi konuları kapsamaktadır. Ayrıca, bu kavramların gerçek dünya senaryolarında uygulanmasını gösteren vaka çalışmaları ve örnekler de içerir. Uzun arsa detayı: Bu düşündürücü kitapta David A. Ross, yapay zeka (AI) ve makine öğreniminin (ML) inceliklerini inceleyerek okuyuculara bu hızla gelişen teknolojileri yönlendiren temel ilkeler ve teknikler hakkında derin bir anlayış sunuyor. Modern bilginin zorlu ortamında gezinirken, deneyimlerden öğrenmenin önemini ve geleceğimizi şekillendirmede verilerin kilit rolünü tanımak giderek daha önemli hale geliyor.
روس. توفر أساسيات التعلم التجريبي للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الإصدار الثاني لديفيد أ. روس مقدمة شاملة لمبادئ وطرق الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، مع التأكيد على أهمية التعلم التجريبي ودور البيانات في هذه المجالات. يغطي الكتاب موضوعات مثل التعلم الخاضع للإشراف وغير المنضبط، والشبكات العصبية، والتعلم العميق، ومعالجة اللغة الطبيعية، ورؤية الكمبيوتر، والروبوتات، والاعتبارات الأخلاقية. كما يتضمن دراسات حالة وأمثلة توضح تطبيق هذه المفاهيم في سيناريوهات العالم الحقيقي. تفاصيل الحبكة الطويلة: في هذا الكتاب المثير للتفكير، يتعمق ديفيد أ. روس في تعقيدات الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML)، مما يوفر للقراء فهمًا عميقًا للمبادئ والتقنيات التأسيسية التي تدفع هذه التقنيات سريعة التطور. بينما نتنقل في بيئة المعرفة الحديثة الصعبة، يصبح من المهم بشكل متزايد إدراك أهمية التعلم من التجربة والدور الرئيسي للبيانات في تشكيل مستقبلنا.
Ross。大衛·羅斯(David A. Ross)的第二版基於經驗的學習,全面介紹了人工智能和機器學習的原理和方法,強調了基於經驗的學習的重要性以及數據在這些領域的作用。該書涵蓋了諸如受控和非受控學習,神經網絡,深度學習,自然語言處理,計算機視覺,機器人技術和道德考慮等主題。它還包括案例研究和示例,說明了這些概念在現實世界中的應用。漫長的詳細情節描述:在本書中,大衛·羅斯(David A. Ross)深入研究了人工智能(AI)和機器學習(ML)的復雜性,為讀者提供了對驅動這些快速發展的技術的基本原理和方法的深刻見解。當我們專註於現代知識發展的復雜環境時,認識到學習經驗的重要性和數據在塑造我們的未來中的關鍵作用變得越來越重要。

You may also be interested in:

Toward Artificial General Intelligence: Deep Learning, Neural Networks, Generative AI
Artificial Intelligence Data Analytics and Robot Learning in Practice and Theory
AI for Data Science Artificial Intelligence Frameworks and Functionality for Deep Learning, Optimization, and Beyond
Artificial Intelligence for Learning Using AI and Generative AI to Support Learner Development, 2nd Edition
Artificial Intelligence for Learning Using AI and Generative AI to Support Learner Development, 2nd Edition
AI for Educators: Learning Strategies, Teacher Efficiencies, and a Vision for an Artificial Intelligence Future
Reinforcement Learning for Cyber Operations Applications of Artificial Intelligence for Penetration Testing
Artificial Intelligence for Learning Using AI and Generative AI to Support Learner Development, 2nd Edition
Artificial Intelligence Class 7 Computer Textbook Series for Artificial Intelligence
Unsupervised Domain Adaptation: Recent Advances and Future Perspectives (Machine Learning: Foundations, Methodologies, and Applications)
Pro Deep Learning with TensorFlow 2.0: A Mathematical Approach to Advanced Artificial Intelligence in Python
From Deep Learning to Rational Machines: What the History of Philosophy Can Teach Us about the Future of Artificial Intelligence
Artificial Intelligence and Brain Research Neural Networks, Deep Learning and the Future of Cognition
From Deep Learning to Rational Machines What the History of Philosophy Can Teach Us about the Future of Artificial Intelligence
Artificial Intelligence and Brain Research Neural Networks, Deep Learning and the Future of Cognition
From Deep Learning to Rational Machines What the History of Philosophy Can Teach Us about the Future of Artificial Intelligence
Artificial Intelligence and Brain Research: Neural Networks, Deep Learning and the Future of Cognition
Machine Learning for Healthcare Systems: Foundations and Applications (River Publishers Series in Computing and Information Science and Technology)
Artificial Intelligence in China: Proceedings of the 4th International Conference on Artificial Intelligence in China (Lecture Notes in Electrical Engineering Book 871)
Artificial Intelligence on Dark Matter and Dark Energy: Reverse Engineering of the Big Bang (Chapman and Hall CRC Artificial Intelligence and Robotics Series)
Tomorrow|s Artificial Intelligence: A Futurist|s Guide to Understanding and Harnessing AI Technology That Is Shaping Our World (Embracing Artificial Intelligence)
Artificial Intelligence for Scientific Discoveries: Extracting Physical Concepts from Experimental Data Using Deep Learning
Pro Deep Learning with TensorFlow 2.0 A Mathematical Approach to Advanced Artificial Intelligence in Python, Second Edition
Pro Deep Learning with TensorFlow 2.0 A Mathematical Approach to Advanced Artificial Intelligence in Python, Second Edition
Advances in Artificial Intelligence - IBERAMIA 2022: 17th Ibero-American Conference on AI, Cartagena de Indias, Colombia, November 23-25, 2022, Proceedings (Lecture Notes in Artificial Intelligence)
Machine Learning in Multimedia Unlocking the Power of Visual and Auditory Intelligence
Machine Learning for Sustainable Development (De Gruyter Frontiers in Computational Intelligence, 9)
Before Machine Learning Volume 1 - Linear Algebra for A.I. The fundamental mathematics for Data Science and Artificial Inteligence
Before Machine Learning Volume 1 - Linear Algebra for A.I. The fundamental mathematics for Data Science and Artificial Inteligence
Before Machine Learning Volume 1 - Linear Algebra for A.I: The fundamental mathematics for Data Science and Artificial Inteligence.
Metaheuristics for Machine Learning: New Advances and Tools (Computational Intelligence Methods and Applications)
Artificial Intelligence Ethics and International Law A Techno-Social Vision of Artificial Intelligence in the International Life
Advanced Machine Learning with Evolutionary and Metaheuristic Techniques (Computational Intelligence Methods and Applications)
Debugging Machine Learning Models with Python: Develop high-performance, low-bias, and explainable machine learning and deep learning models
Deep Learning in Medical Image Analysis: Recent Advances and Future Trends (Artificial Intelligence in Smart Healthcare Systems)
Applied Machine Learning for Smart Data Analysis (Computational Intelligence in Engineering Problem Solving)
The Use of Artificial Intelligence for Space Applications: Workshop at the 2022 International Conference on Applied Intelligence and Informatics (Studies in Computational Intelligence Book 1088)
AIxIA 2022 - Advances in Artificial Intelligence: XXIst International Conference of the Italian Association for Artificial Intelligence, AIxIA 2022, … (Lecture Notes in Computer Science, 13796)
Power BI Machine Learning and OpenAI: Explore data through business intelligence, predictive analytics, and text generation
Building Machine Learning Systems Using Python Practice to Train Predictive Models and Analyze Machine Learning Results