and calculus. The book "Machine Learning Theory and Applications: Hands-On Use Cases with Python on Classical and Quantum Machines" offers a comprehensive understanding of machine learning and deep learning, their practical applications, and the development of personal paradigms for perceiving and adapting to new technologies. The author emphasizes the need to study and understand the process of technology evolution, particularly in the context of machine learning, as the basis for humanity's survival and the unification of people in a warring state. The book focuses on developing a personal paradigm for understanding and adapting to new technologies, rather than simply memorizing terms and techniques. The text covers a wide range of topics, including data preparation, feature engineering, commonly used machine learning algorithms like support vector machines and neural networks, generative AI, and foundation models. To facilitate the creation of machine learning pipelines, the author has developed a dedicated open-source framework called hephAIstos, which is exclusively used in this book. Additionally, the book explores the fascinating domain of quantum machine learning and provides insights into executing machine learning applications across diverse hardware technologies such as CPUs, GPUs, and QPUs. The book also delves into deploying trained models through containerized applications using Kubernetes and OpenShift, as well as integrating them through machine learning operations (MLOps). The author assumes that the reader has basic Python programming knowledge and familiarity with libraries such as NumPy or Pandas, as well as basic mathematical concepts like linear algebra and calculus. The book's unique approach is based on the idea that understanding the mathematical concepts behind machine learning and deep learning is essential for their practical applications. By comprehending these concepts, readers can develop a personal paradigm for perceiving and adapting to new technologies, which is critical for survival in today's rapidly evolving technological landscape. The author emphasizes the importance of adaptation and change in approaches to studying new technologies, rather than simply memorizing terms and techniques.

и исчисление. Книга «Теория и приложения машинного обучения: практические примеры использования с Python на классических и квантовых машинах» предлагает комплексное понимание машинного обучения и глубокого обучения, их практические применения, разработку личностных парадигм восприятия и адаптации к новым технологиям. Автор подчеркивает необходимость изучения и понимания процесса эволюции технологий, особенно в контексте машинного обучения, как основы выживания человечества и объединения людей в воюющем государстве. Книга посвящена разработке личной парадигмы для понимания и адаптации к новым технологиям, а не просто запоминанию терминов и техник. Текст охватывает широкий спектр тем, включая подготовку данных, разработку функций, широко используемые алгоритмы машинного обучения, такие как машины опорных векторов и нейронные сети, генеративный ИИ и модели основ. Чтобы облегчить создание конвейеров машинного обучения, автор разработал специальный фреймворк с открытым исходным кодом под названием hephAIstos, который используется исключительно в этой книге. Кроме того, книга исследует увлекательную область квантового машинного обучения и дает представление о выполнении приложений машинного обучения в различных аппаратных технологиях, таких как CPU, GPU и QPU. Книга также углубляется в развертывание обученных моделей с помощью контейнерных приложений с использованием Kubernetes и OpenShift, а также в их интеграцию с помощью операций машинного обучения. (MLOps) .Автор предполагает, что читатель обладает базовыми знаниями программирования на Python и знаком с такими библиотеками, как NumPy или Pandas, а также базовыми математическими понятиями, такими как линейная алгебра и исчисление. Уникальный подход книги основан на идее, что понимание математических концепций, лежащих в основе машинного обучения и глубокого обучения, имеет важное значение для их практического применения. Постигая эти понятия, читатели могут выработать личную парадигму восприятия и адаптации к новым технологиям, что имеет решающее значение для выживания в современном быстро развивающемся технологическом ландшафте. Автор подчеркивает важность адаптации и изменения подходов к изучению новых технологий, а не простого запоминания терминов и методик.

et calcul. livre « Théorie et applications de l'apprentissage automatique : exemples pratiques d'utilisation avec Python sur les machines classiques et quantiques » offre une compréhension complète de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond, de leurs applications pratiques, du développement de paradigmes de perception personnelle et de l'adaptation aux nouvelles technologies. L'auteur souligne la nécessité d'étudier et de comprendre le processus d'évolution des technologies, en particulier dans le contexte de l'apprentissage automatique, comme base de la survie de l'humanité et de l'unification des gens dans un État en guerre. livre se concentre sur le développement d'un paradigme personnel pour comprendre et s'adapter aux nouvelles technologies, plutôt que de se contenter de mémoriser des termes et des techniques. texte couvre un large éventail de sujets, y compris la préparation des données, le développement des fonctions, les algorithmes d'apprentissage automatique largement utilisés, tels que les machines de vecteurs de référence et les réseaux neuronaux, l'IA générative et les modèles de base. Pour faciliter la création de pipelines d'apprentissage automatique, l'auteur a mis au point un cadre open source spécial appelé hefAIstos, qui est utilisé exclusivement dans ce livre. En outre, le livre explore le domaine fascinant de l'apprentissage machine quantique et donne un aperçu de l'exécution des applications d'apprentissage machine dans une variété de technologies matérielles telles que CPU, GPU et QPU. livre s'intéresse également au déploiement de modèles formés à l'aide d'applications conteneurisées utilisant Kubernetes et OpenShift, ainsi qu'à leur intégration par des opérations d'apprentissage automatique. (MLOps) .Autor suggère que le lecteur a une connaissance de base de la programmation sur Python et est familier avec des bibliothèques telles que NumPy ou Pandas, ainsi que des concepts mathématiques de base tels que l'algèbre linéaire et le calcul. L'approche unique du livre repose sur l'idée que la compréhension des concepts mathématiques qui sous-tendent l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond est essentielle à leur application pratique. En saisissant ces concepts, les lecteurs peuvent développer un paradigme personnel de perception et d'adaptation aux nouvelles technologies, ce qui est crucial pour la survie dans le paysage technologique actuel en évolution rapide. L'auteur souligne l'importance de l'adaptation et de la modification des approches de l'apprentissage des nouvelles technologies plutôt que de la simple mémorisation des termes et des techniques.

y cálculo. libro Teoría y aplicaciones del aprendizaje automático: ejemplos prácticos de uso con Python en máquinas clásicas y cuánticas ofrece una comprensión integral del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, sus aplicaciones prácticas, el desarrollo de paradigmas de percepción personal y la adaptación a las nuevas tecnologías. autor subraya la necesidad de estudiar y comprender el proceso de evolución de la tecnología, especialmente en el contexto del aprendizaje automático, como base para la supervivencia de la humanidad y la unión de los seres humanos en un Estado en guerra. libro trata sobre el desarrollo de un paradigma personal para entender y adaptarse a las nuevas tecnologías, en lugar de simplemente recordar términos y técnicas. texto abarca una amplia gama de temas, incluyendo la preparación de datos, el desarrollo de funciones, algoritmos de aprendizaje automático ampliamente utilizados, como máquinas de vectores de referencia y redes neuronales, IA generativa y modelos básicos. Para facilitar la creación de transportadores de aprendizaje automático, el autor ha desarrollado un framework especial de código abierto llamado hephAIstos, que se utiliza exclusivamente en este libro. Además, el libro explora el fascinante campo del aprendizaje automático cuántico y da una idea de la ejecución de aplicaciones de aprendizaje automático en una variedad de tecnologías de hardware como CPU, GPU y QPU. libro también profundiza en la implementación de modelos formados a través de aplicaciones contenedoras que utilizan Kubernetes y OpenShift, así como en su integración a través de operaciones de aprendizaje automático. (MLOps) .Autor sugiere que el lector tiene conocimientos básicos de programación en Python y está familiarizado con bibliotecas como NumPy o Pandas, así como conceptos matemáticos básicos como álgebra lineal y cálculo. enfoque único del libro se basa en la idea de que entender los conceptos matemáticos que sustentan el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo es esencial para su aplicación práctica. Al comprender estos conceptos, los lectores pueden desarrollar un paradigma personal de percepción y adaptación a las nuevas tecnologías, que es crucial para sobrevivir en el panorama tecnológico en rápida evolución actual. autor subraya la importancia de adaptar y cambiar los enfoques al estudio de las nuevas tecnologías en lugar de simplemente memorizar términos y técnicas.

e cálculo. O livro «Teorias e Aplicações de Aprendizagem de Máquinas: exemplos práticos de uso com Python em máquinas clássicas e quânticas» oferece uma compreensão complexa do aprendizado de máquinas e aprendizado profundo, suas aplicações práticas, desenvolvimento de paradigmas pessoais de percepção e adaptação às novas tecnologias. O autor ressalta a necessidade de estudar e compreender a evolução da tecnologia, especialmente no contexto da aprendizagem de máquinas, como base para a sobrevivência da humanidade e a união das pessoas num Estado em guerra. O livro trata do desenvolvimento de um paradigma pessoal para a compreensão e adaptação às novas tecnologias, em vez de apenas memorizar termos e tecnologia. O texto abrange uma variedade de temas, incluindo produção de dados, desenvolvimento de funções, algoritmos de aprendizagem automática amplamente utilizados, como máquinas de suporte vetores e redes neurais, IA genérica e modelos de base. Para facilitar a criação de linhas de montagem de treinamento de máquina, o autor desenvolveu um quadro de código aberto especial chamado hephAIstos, que é usado exclusivamente neste livro. Além disso, o livro explora uma área fascinante de aprendizado de máquina quântica e dá uma ideia da execução de aplicações de aprendizado de máquina em várias tecnologias de hardware, como CPU, GPU e QPU. O livro também se aprofunda na implantação de modelos treinados por meio de aplicativos de contêineres com Kubernetes e OpenShift e na sua integração através de operações de aprendizagem de máquinas. (MLOps) .O leitor sugere que o leitor tem conhecimento básico de programação em Python e conhece bibliotecas como NumPy ou Pandas, bem como conceitos matemáticos básicos, como álgebra linear e cálculo. A abordagem única do livro baseia-se na ideia de que compreender os conceitos matemáticos subjacentes ao aprendizado de máquina e ao aprendizado profundo é essencial para a sua aplicação prática. Com estes conceitos, os leitores podem desenvolver um paradigma pessoal de percepção e adaptação às novas tecnologias, o que é crucial para a sobrevivência na paisagem tecnológica moderna em rápida evolução. O autor ressalta a importância de adaptar e mudar as abordagens para o estudo de novas tecnologias, em vez de simples memorização de termos e técnicas.

e calcolo. Il libro «Teoria e applicazioni di apprendimento automatico: esempi pratici di utilizzo con Python su macchine classiche e quantistiche» offre una comprensione completa dell'apprendimento automatico e dell'apprendimento approfondito, delle loro applicazioni pratiche, dello sviluppo di paradigmi personali di percezione e adattamento alle nuove tecnologie. L'autore sottolinea la necessità di studiare e comprendere l'evoluzione della tecnologia, soprattutto nel contesto dell'apprendimento automatico, come base per la sopravvivenza dell'umanità e per l'unione delle persone in uno Stato in guerra. Il libro è dedicato allo sviluppo di un paradigma personale per la comprensione e l'adattamento alle nuove tecnologie, non solo la memorizzazione dei termini e la tecnologia. Il testo comprende una vasta gamma di argomenti, tra cui la produzione di dati, lo sviluppo di funzioni, algoritmi di apprendimento automatico ampiamente utilizzati, come i vettori di supporto e le reti neurali, l'IA generale e i modelli di base. Per facilitare la creazione di circuiti di apprendimento automatico, l'autore ha sviluppato uno speciale framework open source chiamato hephAIstos, che viene utilizzato esclusivamente in questo libro. Inoltre, il libro esplora l'affascinante campo dell'apprendimento automatico quantistico e fornisce un'idea dell'esecuzione delle applicazioni di apprendimento automatico in diverse tecnologie hardware come CPU, GPU e QPU. Il libro si approfondisce anche nell'implementazione di modelli di apprendimento tramite applicazioni di contenitori con Kubernets e OpenShift, nonché nella loro integrazione attraverso l'apprendimento automatico. (MLOps) .Avitore suggerisce che il lettore possiede conoscenze di base di programmazione su Python e conosce librerie come NumPy o Pandas e concetti matematici di base come algebra lineare e calcolo. L'approccio unico del libro si basa sull'idea che la comprensione dei concetti matematici alla base dell'apprendimento automatico e dell'apprendimento profondo è essenziale per la loro applicazione pratica. Con questi concetti, i lettori possono sviluppare un paradigma personale di percezione e adattamento alle nuove tecnologie, fondamentale per la sopravvivenza in un panorama tecnologico in continua evoluzione. L'autore sottolinea l'importanza di adattare e cambiare gli approcci allo studio delle nuove tecnologie piuttosto che semplicemente ricordare termini e metodologie.

und Kalkül. Das Buch „Theorie und Anwendungen des maschinellen rnens: Praktische Anwendungsbeispiele mit Python auf klassischen und Quantenmaschinen“ bietet umfassende Einblicke in maschinelles rnen und Deep arning, deren praktische Anwendungen, die Entwicklung persönlicher Wahrnehmungsparadigmen und die Anpassung an neue Technologien. Der Autor betont die Notwendigkeit, den Prozess der Technologieentwicklung, insbesondere im Kontext des maschinellen rnens, als Grundlage für das Überleben der Menschheit und die Vereinigung der Menschen in einem kriegführenden Staat zu untersuchen und zu verstehen. Das Buch konzentriert sich auf die Entwicklung eines persönlichen Paradigmas zum Verständnis und zur Anpassung an neue Technologien, anstatt sich nur an Begriffe und Techniken zu erinnern. Der Text deckt eine breite Palette von Themen ab, darunter Datenaufbereitung, Funktionsentwicklung, weit verbreitete Algorithmen für maschinelles rnen wie Stützvektormaschinen und neuronale Netze, generative KI und Basismodelle. Um den Aufbau von Machine-arning-Pipelines zu erleichtern, hat der Autor ein spezielles Open-Source-Framework namens hephAIstos entwickelt, das ausschließlich in diesem Buch verwendet wird. Darüber hinaus untersucht das Buch das faszinierende Feld des Quantum Machine arning und gibt Einblicke in die Ausführung von Machine arning-Anwendungen in verschiedenen Hardwaretechnologien wie CPU, GPU und QPU. Das Buch befasst sich auch mit der Bereitstellung von trainierten Modellen mit Container-basierten Anwendungen unter Verwendung von Kubernetes und OpenShift sowie deren Integration durch maschinelles rnen. (MLOps) .Der Autor geht davon aus, dass der ser grundlegende Programmierkenntnisse in Python besitzt und mit Bibliotheken wie NumPy oder Pandas sowie grundlegenden mathematischen Konzepten wie linearer Algebra und Kalkül vertraut ist. Der einzigartige Ansatz des Buches basiert auf der Idee, dass das Verständnis der mathematischen Konzepte hinter maschinellem rnen und Deep arning für ihre praktische Anwendung unerlässlich ist. Durch das Verständnis dieser Konzepte können die ser ein persönliches Paradigma der Wahrnehmung und Anpassung an neue Technologien entwickeln, das für das Überleben in der sich schnell entwickelnden technologischen Landschaft von entscheidender Bedeutung ist. Der Autor betont, wie wichtig es ist, Ansätze für das Studium neuer Technologien anzupassen und zu ändern, anstatt sich nur an Begriffe und Techniken zu erinnern.

i kalkulacja. Książka „Teoria i zastosowania uczenia maszynowego: Praktyczne przykłady użytkowania z Pythonem na maszynach klasycznych i kwantowych” oferuje kompleksowe zrozumienie uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się, ich praktycznych zastosowań, rozwoju osobistych paradygmatów percepcji i adaptacji do nowych technologii. Autor podkreśla potrzebę studiowania i zrozumienia procesu ewolucji technologii, zwłaszcza w kontekście uczenia maszynowego, jako podstawy do przetrwania ludzkości i zjednoczenia ludzi w stanie wojennym. Książka koncentruje się na rozwijaniu osobistego paradygmatu zrozumienia i adaptacji do nowych technologii, a nie na zapamiętywaniu terminów i technik. Tekst obejmuje szeroki zakres tematów, w tym przygotowanie danych, rozwój funkcji, szeroko stosowane algorytmy uczenia maszynowego, takie jak obsługa maszyn wektorowych i sieci neuronowych, generatywne modele AI i fundacji. Aby ułatwić tworzenie rurociągów do uczenia maszynowego, autor opracował specjalne ramy open source o nazwie hephAIstos, które są wykorzystywane wyłącznie w tej książce. Ponadto książka bada fascynującą dziedzinę uczenia się maszyn kwantowych i zapewnia wgląd w realizację aplikacji do uczenia maszynowego w różnych technologiach sprzętowych, takich jak procesor, GPU i QPU. Książka rozpoczyna również wdrażanie wyszkolonych modeli za pomocą aplikacji kontenerowych z wykorzystaniem Kubernetes i OpenShift, a także ich integrację poprzez operacje uczenia maszynowego. (MLOp). Autor sugeruje, że czytelnik ma podstawową wiedzę na temat programowania Pythona i zna biblioteki takie jak NumPy czy Pandas, a także podstawowe koncepcje matematyczne, takie jak algebra liniowa i obliczenia. Unikalne podejście książki opiera się na założeniu, że zrozumienie pojęć matematycznych leżących u podstaw uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się jest niezbędne dla ich praktycznego zastosowania. Dzięki zrozumieniu tych koncepcji czytelnicy mogą rozwinąć osobisty paradygmat percepcji i adaptacji do nowych technologii, który ma kluczowe znaczenie dla przetrwania w dzisiejszym szybko rozwijającym się krajobrazie technologicznym. Autor podkreśla znaczenie dostosowania i zmiany podejścia do badań nad nowymi technologiami, a nie tylko zapamiętywania terminów i technik.

וחדו "א. הספר ”Theory and Applications of Machine arning: Practical Examples of Use with Python on Classical and Quantum Machine” מציע הבנה מקיפה של למידת מכונה ולמידה מעמיקה, יישומיהם המעשיים, פיתוח פרדיגמות אישיות של תפיסה והתאמה לטכנולוגיות חדשות. המחבר מדגיש את הצורך ללמוד ולהבין את תהליך האבולוציה של הטכנולוגיה, במיוחד בהקשר של למידת מכונה, כבסיס להישרדות האנושות ולאיחוד אנשים במצב מלחמה. הספר מתמקד בפיתוח פרדיגמה אישית להבנה והתאמה של טכנולוגיות חדשות, במקום פשוט לזכור מונחים וטכניקות. הטקסט מכסה מגוון רחב של נושאים כולל הכנת נתונים, פיתוח פונקציות, אלגוריתמי למידת מכונה בשימוש נרחב כגון מכונות וקטורים תומכות ורשתות עצביות, AI מחולל ומודלים יסודיים. כדי להקל על יצירת צינורות למידת מכונה, פיתח הסופר מסגרת מיוחדת של קוד פתוח הנקראת הפאלסטוס (HEPHALSTOS), המשמשת אך ורק בספר זה. בנוסף, הספר חוקר את התחום המרתק של למידת מכונה קוונטית ומספק תובנות על ביצוע יישומי למידת מכונה בטכנולוגיות חומרה שונות כגון מעבד, GPU ו-QPU. הספר גם מתעמק בפריסה של מודלים מיומנים באמצעות יישומי מכולות באמצעות Kubernetes ו-OpenShift, כמו גם באינטגרציה שלהם באמצעות פעולות למידת מכונה. (מלופס). המחבר מציע כי לקורא ידע בסיסי בתכנות פייתון והוא מכיר ספריות כגון NumPy או Pandas, וכן מושגים מתמטיים בסיסיים כגון אלגברה לינארית וחדו "א. גישתו הייחודית של הספר מבוססת על הרעיון כי הבנת המושגים המתמטיים הנמצאים ביסוד למידת מכונה ולמידה מעמיקה חיונית ליישומם המעשי. על ידי הבנת מושגים אלה, הקוראים יכולים לפתח פרדיגמה אישית של תפיסה והתאמה לטכנולוגיות חדשות, המחבר מדגיש את החשיבות של הסתגלות ושינוי גישות לחקר טכנולוגיות חדשות, ולא רק שינון מונחים וטכניקות.''

ve kalkülüs. "Makine Öğrenimi Teorisi ve Uygulamaları: Klasik ve Kuantum Makinelerde Python ile Pratik Kullanım Örnekleri" kitabı, makine öğrenimi ve derin öğrenme, pratik uygulamaları, kişisel algı paradigmalarının geliştirilmesi ve yeni teknolojilere uyum konularında kapsamlı bir anlayış sunmaktadır. Yazar, teknolojinin evrim sürecini, özellikle de makine öğrenimi bağlamında, insanlığın hayatta kalması ve insanların savaşan bir durumda birleşmesi için temel olarak çalışma ve anlama ihtiyacını vurgulamaktadır. Kitap, sadece terimleri ve teknikleri hatırlamak yerine, yeni teknolojileri anlamak ve bunlara uyum sağlamak için kişisel bir paradigma geliştirmeye odaklanmaktadır. Metin, veri hazırlama, işlev geliştirme, destek vektör makineleri ve sinir ağları gibi yaygın olarak kullanılan makine öğrenme algoritmaları, üretken AI ve temel modeller gibi çok çeşitli konuları kapsamaktadır. Makine öğrenimi boru hatlarının oluşturulmasını kolaylaştırmak için yazar, yalnızca bu kitapta kullanılan hephAIstos adlı özel bir açık kaynak çerçevesi geliştirdi. Buna ek olarak, kitap kuantum makine öğreniminin büyüleyici alanını araştırıyor ve CPU, GPU ve QPU gibi çeşitli donanım teknolojilerinde makine öğrenimi uygulamalarının yürütülmesi hakkında fikir veriyor. Kitap ayrıca Kubernetes ve OpenShift kullanan konteyner uygulamalarını kullanarak eğitilmiş modellerin dağıtımının yanı sıra makine öğrenimi operasyonları yoluyla entegrasyonlarını da ele alıyor. (MLOps). Yazar, okuyucunun Python programlama hakkında temel bilgiye sahip olduğunu ve NumPy veya Pandas gibi kütüphanelerin yanı sıra doğrusal cebir ve hesap gibi temel matematiksel kavramlara aşina olduğunu öne sürüyor. Kitabın benzersiz yaklaşımı, makine öğrenimi ve derin öğrenmenin altında yatan matematiksel kavramları anlamanın pratik uygulamaları için gerekli olduğu fikrine dayanmaktadır. Bu kavramları anlayarak, okuyucular günümüzün hızla gelişen teknolojik ortamında hayatta kalmak için çok önemli olan kişisel bir algı paradigması ve yeni teknolojilere uyum sağlayabilirler. Yazar, sadece terimleri ve teknikleri ezberlemenin değil, yeni teknolojilerin çalışmasına yönelik yaklaşımları uyarlamanın ve değiştirmenin önemini vurgulamaktadır.

وحساب التفاضل والتكامل. يقدم كتاب «نظرية وتطبيقات التعلم الآلي: أمثلة عملية للاستخدام مع بايثون على الآلات الكلاسيكية والكمية» فهمًا شاملاً للتعلم الآلي والتعلم العميق وتطبيقاتها العملية وتطوير نماذج شخصية للإدراك والتكيف مع التقنيات الجديدة. ويشدد المؤلف على ضرورة دراسة وفهم عملية تطور التكنولوجيا، لا سيما في سياق التعلم الآلي، كأساس لبقاء البشرية وتوحيد الناس في حالة حرب. يركز الكتاب على تطوير نموذج شخصي لفهم التكنولوجيات الجديدة والتكيف معها، بدلاً من مجرد تذكر المصطلحات والتقنيات. يغطي النص مجموعة واسعة من الموضوعات بما في ذلك إعداد البيانات وتطوير الوظائف وخوارزميات التعلم الآلي المستخدمة على نطاق واسع مثل آلات ناقلات الدعم والشبكات العصبية والذكاء الاصطناعي المولد ونماذج الأساس. لتسهيل إنشاء خطوط أنابيب التعلم الآلي، طور المؤلف إطارًا خاصًا مفتوح المصدر يسمى hephAIstos، والذي يستخدم حصريًا في هذا الكتاب. بالإضافة إلى ذلك، يستكشف الكتاب المجال الرائع للتعلم الآلي الكمي ويوفر نظرة ثاقبة لتنفيذ تطبيقات التعلم الآلي في تقنيات الأجهزة المختلفة مثل وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات ووحدة QPU. يتعمق الكتاب أيضًا في نشر نماذج مدربة باستخدام تطبيقات الحاويات باستخدام Kubernetes و OpenShift، بالإضافة إلى تكاملها من خلال عمليات التعلم الآلي. (MLOps). يقترح المؤلف أن القارئ لديه معرفة أساسية ببرمجة بايثون وهو على دراية بمكتبات مثل NumPy أو Pandas، بالإضافة إلى المفاهيم الرياضية الأساسية مثل الجبر الخطي وحساب التفاضل والتكامل. يعتمد النهج الفريد للكتاب على فكرة أن فهم المفاهيم الرياضية الكامنة وراء التعلم الآلي والتعلم العميق أمر ضروري لتطبيقها العملي. من خلال فهم هذه المفاهيم، يمكن للقراء تطوير نموذج شخصي للإدراك والتكيف مع التقنيات الجديدة، وهو أمر بالغ الأهمية للبقاء في المشهد التكنولوجي سريع التطور اليوم. ويشدد المؤلف على أهمية تكييف وتغيير النهج المتبعة في دراسة التكنولوجيات الجديدة، وليس مجرد حفظ المصطلحات والتقنيات.

미적분학. "기계 학습의 이론 및 응용: 클래식 및 양자 기계에서 파이썬과 함께 사용하는 실제 예" 라는 책은 기계 학습 및 딥 러닝, 실제 응용 프로그램, 인식의 개인 패러다임 개발 및 새로운 기술에 대한 적응에 대한 포괄적 인 이해를 제공합니다. 저자는 인류의 생존과 전쟁 상태에있는 사람들의 통일의 기초로서 특히 기계 학습의 맥락에서 기술의 진화 과정을 연구하고 이해할 필요성을 강조한다. 이 책은 단순히 용어와 기술을 기억하기보다는 새로운 기술을 이해하고 적응시키기위한 개인 패러다임을 개발하는 데 중점을 둡니다. 이 텍스트는 데이터 준비, 기능 개발, 지원 벡터 머신 및 신경망, 생성 AI 및 기초 모델과 같은 널리 사용되는 머신 러닝 알고리즘을 포함한 광범위한 주제를 다룹니다. 머신 러닝 파이프 라인의 생성을 용이하게하기 위해 저자는이 책에서만 독점적으로 사용되는 hephAIstos라는 특수 오픈 소스 프레임 워크를 개발했습니다. 또한이 책은 매혹적인 양자 기계 학습 분야를 탐구하고 CPU, GPU 및 QPU와 같은 다양한 하드웨어 기술에서 기계 학습 응용 프로그램의 실행에 대한 통찰력을 제공합니다. 이 책은 또한 Kubernetes와 OpenShift를 사용하는 컨테이너 응용 프로그램을 사용하여 훈련 된 모델을 배포하고 머신 러닝 작업을 통한 통합을 탐구합니다. (MLops). 저자는 독자가 파이썬 프로그래밍에 대한 기본 지식을 가지고 있으며 NumPy 또는 Pandas와 같은 라이브러리뿐만 아니라 선형 대수 및 미적분과 같은 기본 수학적 개념에 익숙하다고 제안합니다. 이 책의 독특한 접근 방식은 머신 러닝과 딥 러닝의 기본 수학적 개념을 이해하는 것이 실제 적용에 필수적이라는 아이디어를 기반으로합니다. 이러한 개념을 이해함으로써 독자는 새로운 기술에 대한 인식과 적응의 개인적인 패러다임을 개발할 수 있으며, 이는 오늘날 빠르게 발전하는 기술 환경에서 생존하는 데 중요합니다. 저자는 용어와 기술을 암기하는 것이 아니라 새로운 기술 연구에 대한 접근 방식을 적응시키고 변화시키는 것의 중요성을 강조합니다.

と微積分。「機械学習の理論と応用：古典的および量子マシン上のPythonでの実用例」は、機械学習と深層学習、その実用化、知覚と新技術への適応の個人的パラダイムの開発についての包括的な理解を提供しています。著者は、特に機械学習の文脈において、人類の生存と戦争状態における人々の統一の基礎として、技術の進化の過程を研究し理解する必要性を強調している。本書は、単に用語や技術を覚えるのではなく、新しい技術を理解し適応するための個人的なパラダイムを開発することに焦点を当てています。このテキストは、データの準備、機能開発、サポートベクトルマシンやニューラルネットワークなどの広く使用されている機械学習アルゴリズム、生成AI、基礎モデルなど、幅広いトピックをカバーしています。機械学習パイプラインの作成を容易にするために、著者はhephAIstosという特別なオープンソースフレームワークを開発しました。さらに、量子機械学習の魅力的な分野を探求し、CPU、 GPU、 QPUなどの様々なハードウェア技術における機械学習アプリケーションの実行に関する洞察を提供します。また、KubernetesとOpenShiftを使用したコンテナアプリケーションを使用した訓練済みモデルの展開や、機械学習操作による統合についても詳しく説明しています。（MLOps）。著者は、読者がPythonプログラミングの基本的な知識を持ち、NumPyやPandasなどのライブラリや、線形代数や微積分などの基本的な数学的概念に精通していることを示唆している。この本のユニークなアプローチは、機械学習と深層学習の基礎となる数学的概念を理解することが実用化に不可欠であるという考えに基づいている。これらの概念を理解することによって、読者は知覚と新しい技術への適応の個人的なパラダイムを開発することができます。著者は、用語や技術を記憶するだけでなく、新しい技術の研究に適応し、アプローチを変えることの重要性を強調しています。