Book Description: Getting Started with Artificial Intelligence is a comprehensive guide that covers the fundamentals of AI, machine learning, and deep learning. It provides a step-by-step approach to understanding the concepts of AI, making it easier for readers to learn and apply them in real-world scenarios. The book begins with an introduction to AI and its history, followed by an explanation of the different types of AI, including rule-based systems, decision trees, and neural networks. It then delves into the basics of machine learning and deep learning, covering topics such as supervised and unsupervised learning, regression, classification, clustering, and convolutional neural networks. The book also discusses the importance of data preprocessing, feature selection, and model evaluation, as well as the ethical considerations of AI. Finally, it explores the applications of AI in various industries, such as healthcare, finance, marketing, and transportation. The book is written in an accessible and easy-to-understand format, making it suitable for both beginners and experienced professionals who want to learn about AI and its applications. The author's expertise in the field of AI and his experience in teaching and mentoring students make this book an invaluable resource for anyone looking to get started with AI. Book Outline: 1. Introduction to Artificial Intelligence * Definition and history of AI * Types of AI: rule-based systems, decision trees, and neural networks 2. Machine Learning Fundamentals * Supervised and unsupervised learning * Regression and classification * Clustering and dimensionality reduction 3.

Начало работы с искусственным интеллектом - это всеобъемлющее руководство, которое охватывает основы ИИ, машинного обучения и глубокого обучения. Он обеспечивает пошаговый подход к пониманию концепций ИИ, облегчая читателям их изучение и применение в реальных сценариях. Книга начинается с введения в ИИ и его историю, за которым следует объяснение различных типов ИИ, включая основанные на правилах системы, деревья решений и нейронные сети. Затем он углубляется в основы машинного обучения и глубокого обучения, охватывая такие темы, как контролируемое и неконтролируемое обучение, регрессия, классификация, кластеризация и сверточные нейронные сети. В книге также обсуждается важность предварительной обработки данных, выбора признаков и оценки модели, а также этические соображения ИИ. Наконец, в нем рассматриваются применения ИИ в различных отраслях, таких как здравоохранение, финансы, маркетинг и транспорт. Книга написана в доступном и простом для понимания формате, что делает ее подходящей как для начинающих, так и для опытных специалистов, желающих узнать об ИИ и его приложениях. Экспертиза автора в области ИИ и его опыт преподавания и наставничества студентов делают эту книгу бесценным ресурсом для всех, кто хочет начать работу с ИИ. Структура книги: 1. Введение в искусственный интеллект * Определение и анамнез ИА * Типы ИИ: основанные на правилах системы, деревья решений и нейронные сети 2. Основы машинного обучения * Контролируемое и неконтролируемое обучение * Регрессия и классификация * Кластеризация и уменьшение размерности 3.

Commencer à travailler avec l'intelligence artificielle est un guide complet qui couvre les bases de l'IA, de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond. Il offre une approche étape par étape pour comprendre les concepts de l'IA, en facilitant l'apprentissage et l'application des lecteurs dans des scénarios réels. livre commence par une introduction à l'IA et son histoire, suivie d'une explication des différents types d'IA, y compris les systèmes basés sur des règles, les arbres de décision et les réseaux neuronaux. Il s'oriente ensuite vers les bases de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond, couvrant des sujets tels que l'apprentissage contrôlé et non contrôlé, la régression, la classification, le regroupement et les réseaux neuronaux convergents. livre traite également de l'importance du prétraitement des données, du choix des caractéristiques et de l'évaluation du modèle, ainsi que des considérations éthiques de l'IA. Enfin, il examine les applications de l'IA dans divers secteurs tels que la santé, la finance, le marketing et les transports. livre est écrit dans un format accessible et facile à comprendre, ce qui le rend approprié pour les débutants et les professionnels expérimentés désireux d'en apprendre davantage sur l'IA et ses applications. L'expertise de l'auteur dans le domaine de l'IA et son expérience dans l'enseignement et le mentorat des étudiants font de ce livre une ressource inestimable pour tous ceux qui veulent commencer à travailler avec l'IA. Structure du livre : 1. Introduction à l'intelligence artificielle * Définition et antécédents de l'IA * Types d'IA : systèmes basés sur des règles, arbres de décision et réseaux neuronaux 2. s bases de l'apprentissage automatique * Formation contrôlée et non contrôlée * Régression et classification * Regroupement et réduction de la dimension 3.

Comenzar con la inteligencia artificial es una guía integral que cubre los fundamentos de la IA, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. Proporciona un enfoque paso a paso para entender los conceptos de IA, facilitando a los lectores su estudio y aplicación en escenarios reales. libro comienza con una introducción a la IA y su historia, seguida de una explicación de los diferentes tipos de IA, incluyendo sistemas basados en reglas, árboles de decisión y redes neuronales. Luego se profundiza en los fundamentos del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, abarcando temas como el aprendizaje controlado e incontrolado, la regresión, la clasificación, la clusterización y las redes neuronales perforadas. libro también analiza la importancia del procesamiento previo de datos, la selección de características y la evaluación del modelo, así como las consideraciones éticas de la IA. Por último, aborda las aplicaciones de la IA en diversos sectores, como la salud, las finanzas, la comercialización y el transporte. libro está escrito en un formato accesible y fácil de entender, lo que lo hace adecuado tanto para principiantes como para profesionales experimentados que deseen aprender sobre IA y sus aplicaciones. La experiencia del autor en el campo de la IA y su experiencia en la enseñanza y tutoría de los estudiantes hacen de este libro un recurso invaluable para cualquiera que quiera comenzar con la IA. Estructura del libro: 1. Introducción a la inteligencia artificial * Definición y antecedentes de IA * Tipos de IA: sistemas basados en reglas, árboles de decisión y redes neuronales 2. Fundamentos del aprendizaje automático * Aprendizaje controlado e incontrolado * Regresión y clasificación * Agrupamiento y reducción de dimensión 3.

L'inizio dell'intelligenza artificiale è una guida completa che comprende le basi dell'intelligenza artificiale, dell'apprendimento automatico e dell'apprendimento approfondito. Fornisce un approccio passo passo alla comprensione dei concetti di IA, facilitando la loro esplorazione e applicazione in scenari reali. Il libro inizia con l'introduzione all'IA e la sua storia, seguita da una spiegazione di diversi tipi di IA, tra cui sistemi basati su regole, soluzioni alberi e reti neurali. approfondisce poi sulle basi dell'apprendimento automatico e dell'apprendimento approfondito, trattando temi quali l'apprendimento controllato e incontrollato, la regressione, la classificazione, il clustering e le reti neurali compresse. Il libro parla anche dell'importanza della pre-elaborazione dei dati, della selezione dei segni e della valutazione del modello e delle considerazioni etiche dell'IA. Infine, prende in esame le applicazioni dell'IA in diversi settori, come sanità, finanza, marketing e trasporti. Il libro è scritto in un formato accessibile e semplice da comprendere, che lo rende adatto sia ai principianti che agli esperti che desiderano conoscere l'IA e le sue applicazioni. L'esperienza dell'autore nell'intelligenza artificiale e la sua esperienza nell'insegnamento e nella guida degli studenti rendono questo libro una risorsa inestimabile per tutti coloro che vogliono iniziare a lavorare con l'IA. Struttura del libro: 1. Introduzione all'intelligenza artificiale * Definizione e anamnesi IA * I tipi di IA: sistemi basati su regole, soluzioni ad albero e reti neurali 2. Basi di apprendimento automatico * Formazione controllata e non controllata * Regressione e classificazione * Clusterizzazione e riduzione della dimensione 3.

Erste Schritte mit künstlicher Intelligenz ist ein umfassender itfaden, der die Grundlagen von KI, maschinellem rnen und Deep arning behandelt. Es bietet einen schrittweisen Ansatz zum Verständnis von KI-Konzepten, der es den sern erleichtert, sie zu lernen und in realen Szenarien anzuwenden. Das Buch beginnt mit einer Einführung in die KI und ihre Geschichte, gefolgt von einer Erklärung der verschiedenen Arten von KI, einschließlich regelbasierter Systeme, Entscheidungsbäume und neuronaler Netzwerke. Anschließend werden die Grundlagen des maschinellen rnens und des Deep arning vertieft und Themen wie kontrolliertes und unkontrolliertes rnen, Regression, Klassifizierung, Clustering und konvolutionäre neuronale Netze abgedeckt. Das Buch diskutiert auch die Bedeutung von Datenvorverarbeitung, Merkmalsauswahl und Modellbewertung sowie ethische Überlegungen zur KI. Schließlich werden KI-Anwendungen in verschiedenen Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzen, Marketing und Transport untersucht. Das Buch ist in einem zugänglichen und leicht verständlichen Format verfasst, was es sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Fachleute geeignet macht, die sich über KI und ihre Anwendungen informieren möchten. Die KI-Expertise des Autors und seine Erfahrung im Unterrichten und Mentoring von Studenten machen dieses Buch zu einer unschätzbaren Ressource für alle, die mit KI beginnen möchten. Struktur des Buches: 1. Einführung in die künstliche Intelligenz * Definition und Anamnese von IA * KI-Typen: regelbasierte Systeme, Entscheidungsbäume und neuronale Netze 2. Grundlagen des maschinellen rnens * Kontrolliertes und unkontrolliertes rnen * Regression und Klassifizierung * Clustering und Dimensionsreduktion 3.

Zacznij od sztucznej inteligencji to kompleksowy przewodnik, który obejmuje podstawy sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się. Zapewnia stopniowe podejście do rozumienia koncepcji sztucznej inteligencji, ułatwiając czytelnikom ich naukę i stosowanie ich do scenariuszy realnych. Książka rozpoczyna się od wprowadzenia do AI i jej historii, a następnie wyjaśnienia różnego rodzaju sztucznej inteligencji, w tym systemów opartych na zasadach, drzew decyzji i sieci neuronowych. Następnie zagłębia się w podstawy uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się, obejmujące takie tematy, jak nadzorowane i niezabezpieczone uczenie się, regresja, klasyfikacja, klastrowanie i konwolucyjne sieci neuronowe. W książce omówiono również znaczenie wstępnego przetwarzania danych, wyboru funkcji i oceny modelu, a także względów etycznych związanych z sztuczną inteligencją. Wreszcie, analizuje ona zastosowania sztucznej inteligencji we wszystkich branżach, takich jak opieka zdrowotna, finanse, marketing i transport. Książka jest napisana w dostępnym i łatwym do zrozumienia formacie, dzięki czemu nadaje się zarówno dla początkujących, jak i doświadczonych profesjonalistów, którzy chcą dowiedzieć się o sztucznej inteligencji i jej zastosowaniach. Wiedza autora w dziedzinie sztucznej inteligencji oraz jego doświadczenie w nauczaniu i mentorowaniu uczniów czynią tę książkę nieocenionym zasobem dla każdego, kto chce zacząć od AI. Struktura książki: 1. Wprowadzenie do sztucznej inteligencji * Definicja i historia grypy ptaków * Typy AI: systemy oparte na zasadach, drzewa decyzyjne i sieci neuronowe 2. Podstawy uczenia maszynowego * Szkolenie nadzorowane i niekontrolowane * Regresja i klasyfikacja * Klastrowanie i redukcja wymiarów 3.

''

Yapay Zekaya Başlamak, AI, makine öğrenimi ve derin öğrenmenin temellerini kapsayan kapsamlı bir kılavuzdur. AI kavramlarını anlamak için adım adım bir yaklaşım sunar, okuyucuların bunları öğrenmesini ve gerçek dünya senaryolarına uygulamasını kolaylaştırır. Kitap, AI ve tarihine bir giriş ile başlar, ardından kural tabanlı sistemler, karar ağaçları ve sinir ağları dahil olmak üzere çeşitli AI türlerinin bir açıklaması gelir. Daha sonra, denetimli ve denetimsiz öğrenme, regresyon, sınıflandırma, kümeleme ve evrişimli sinir ağları gibi konuları kapsayan makine öğrenimi ve derin öğrenmenin temellerini inceler. Kitap ayrıca veri ön işleme, özellik seçimi ve model değerlendirmesinin yanı sıra AI etik hususlarının önemini tartışıyor. Son olarak, sağlık, finans, pazarlama ve ulaşım gibi endüstrilerdeki AI uygulamalarına bakar. Kitap, erişilebilir ve anlaşılması kolay bir biçimde yazılmıştır ve hem yeni başlayanlar hem de AI ve uygulamaları hakkında bilgi edinmek isteyen deneyimli profesyoneller için uygundur. Yazarın AI konusundaki uzmanlığı ve öğrencilere öğretme ve rehberlik etme deneyimi, bu kitabı AI ile başlamak isteyen herkes için paha biçilmez bir kaynak haline getirmektedir. Kitap yapısı: 1. Yapay zekaya giriş * AI'nın tanımı ve tarihi * YZ türleri: kural tabanlı sistemler, karar ağaçları ve sinir ağları 2. Makine öğrenimi temelleri * Denetimli ve kontrolsüz eğitim * Regresyon ve sınıflandırma * Kümeleme ve boyut küçültme 3.

البدء بالذكاء الاصطناعي هو دليل شامل يغطي أساسيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق. إنه يوفر نهجًا تدريجيًا لفهم مفاهيم الذكاء الاصطناعي، مما يسهل على القراء تعلمها وتطبيقها على سيناريوهات العالم الحقيقي. يبدأ الكتاب بمقدمة للذكاء الاصطناعي وتاريخه، يليه شرح لأنواع مختلفة من الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك الأنظمة القائمة على القواعد وأشجار القرار والشبكات العصبية. ثم يتعمق في أساسيات التعلم الآلي والتعلم العميق، ويغطي موضوعات مثل التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف، والانحدار، والتصنيف، والتجميع، والشبكات العصبية التلافيفية. يناقش الكتاب أيضًا أهمية المعالجة المسبقة للبيانات واختيار الميزات وتقييم النماذج، بالإضافة إلى الاعتبارات الأخلاقية للذكاء الاصطناعي. أخيرًا، ينظر في تطبيقات الذكاء الاصطناعي عبر صناعات مثل الرعاية الصحية والتمويل والتسويق والنقل. الكتاب مكتوب بتنسيق يسهل الوصول إليه وسهل الفهم، مما يجعله مناسبًا لكل من المبتدئين والمهنيين ذوي الخبرة الذين يرغبون في التعرف على الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته. خبرة المؤلف في الذكاء الاصطناعي وتجربته في تدريس وتوجيه الطلاب تجعل هذا الكتاب مصدرًا لا يقدر بثمن لأي شخص يتطلع إلى البدء بالذكاء الاصطناعي. هيكل الكتاب: 1. مقدمة للذكاء الاصطناعي * تعريف وتاريخ الذكاء الاصطناعي * أنواع الذكاء الاصطناعي: الأنظمة القائمة على القواعد، وأشجار القرار، والشبكات العصبية 2. أساسيات التعلم الآلي * التدريب المشرف عليه وغير المنضبط * الانحدار والتصنيف * 3 الحد من التجميع والأبعاد.

人工智能的開始是一個全面的指南，涵蓋人工智能，機器學習和深度學習的基礎。它為理解人工智能概念提供了循序漸進的方法，使讀者更容易在現實世界中學習和應用人工智能概念。這本書首先介紹了AI及其歷史，然後解釋了不同類型的AI，包括基於規則的系統，決策樹和神經網絡。然後，他深入研究機器學習和深度學習的基礎，涵蓋諸如受控和非受控學習，回歸，分類，聚類和卷積神經網絡等主題。該書還討論了數據預處理，特征選擇和模型評估的重要性以及AI的道德考慮。最後，它探討了AI在醫療保健，金融，市場營銷和運輸等各個行業的應用。該書以易於理解且易於理解的形式編寫，因此適合希望了解AI及其應用的初學者和經驗豐富的專業人員。作者對AI的專業知識以及他在教學和指導學生的經驗使這本書成為任何想開始使用AI的人的寶貴資源。書的結構：1。人工智能簡介 *IA的定義和歷史 *AI類型：基於規則的系統，決策樹和神經網絡2。機器學習基礎 *有監督和無監督的培訓 *回歸和分類 *聚類和尺寸縮小3。