'Practical Mathematics for AI and Deep Learning' by Dr. Edward Lavieri In his book, 'Practical Mathematics for AI and Deep Learning', Dr. Edward Lavieri provides readers with a comprehensive guide to the fundamental concepts and techniques of artificial intelligence (AI) and deep learning, making it accessible to those without a strong background in mathematics. The book covers a wide range of topics, from linear algebra and vector calculus to probability theory and statistics, and offers practical examples and implementations of these concepts in realworld applications. The author begins by providing an overview of AI, emphasizing the importance of understanding the process of technological evolution and the need to develop a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge as the basis for human survival. He argues that AI is not just about machines performing tasks but rather about creating a system that can make decisions based on data. To achieve this goal, one must have an in-depth understanding of more sophisticated components of linear algebra, vector calculus, probability, and statistics. The book is divided into 13 chapters, each focusing on a specific aspect of AI and deep learning.

«Практическая математика для ИИ и глубокого обучения» д-ра Эдварда Лавьери В своей книге «Практическая математика для ИИ и глубокого обучения» д-р Эдвард Лавьери предоставляет читателям всеобъемлющее руководство по фундаментальным концепциям и методам искусственного интеллекта (ИИ) и глубокое обучение, делая его доступным для тех, у кого нет сильных знаний в математике. Книга охватывает широкий спектр тем, от линейной алгебры и векторного исчисления до теории вероятностей и статистики, и предлагает практические примеры и реализации этих концепций в реальных приложениях. Автор начинает с предоставления обзора ИИ, подчеркивая важность понимания процесса технологической эволюции и необходимость выработки личностной парадигмы восприятия технологического процесса развития современных знаний как основы выживания человека. Он утверждает, что ИИ - это не просто машины, выполняющие задачи, а скорее создание системы, которая может принимать решения на основе данных. Для достижения этой цели необходимо глубокое понимание более сложных компонентов линейной алгебры, векторного исчисления, вероятности и статистики. Книга разделена на 13 глав, каждая из которых посвящена конкретному аспекту ИИ и глубокого обучения.

« Mathématiques pratiques pour l'IA et l'apprentissage profond » Dr Edward Lavieri Dans son livre « Mathématiques pratiques pour l'IA et l'apprentissage profond », Dr Edward Lavieri fournit aux lecteurs un guide complet sur les concepts fondamentaux et les méthodes de l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage profond, le rendant accessible à ceux qui n'ont pas de connaissances solides les mathématiques. livre couvre un large éventail de sujets, de l'algèbre linéaire et du calcul vectoriel à la théorie des probabilités et des statistiques, et offre des exemples pratiques et la mise en œuvre de ces concepts dans des applications réelles. L'auteur commence par donner un aperçu de l'IA, soulignant l'importance de comprendre le processus d'évolution technologique et la nécessité d'élaborer un paradigme personnel de la perception du processus technologique du développement des connaissances modernes comme base de la survie humaine. Il affirme que l'IA n'est pas seulement une machine qui exécute des tâches, mais plutôt la création d'un système qui peut prendre des décisions basées sur les données. Pour atteindre cet objectif, une compréhension approfondie des composantes plus complexes de l'algèbre linéaire, du calcul vectoriel, de la probabilité et des statistiques est nécessaire. livre est divisé en 13 chapitres, chacun traitant d'un aspect particulier de l'IA et de l'apprentissage profond.

«Matemáticas prácticas para la IA y el aprendizaje profundo» por el Dr. Edward Lavieri En su libro «Matemáticas prácticas para la IA y el aprendizaje profundo», el Dr. Edward Lavieri proporciona a los lectores una guía completa sobre los conceptos y métodos fundamentales de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje profundo, haciendo es accesible para aquellos que no tienen un fuerte conocimiento en matemáticas. libro abarca una amplia gama de temas, desde el álgebra lineal y el cálculo vectorial hasta la teoría de la probabilidad y la estadística, y ofrece ejemplos prácticos e implementaciones de estos conceptos en aplicaciones reales. autor comienza ofreciendo una visión general de la IA, destacando la importancia de comprender el proceso de evolución tecnológica y la necesidad de generar un paradigma personal de percepción del proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno como base de la supervivencia humana. Afirma que la IA no es solo una máquina que realiza tareas, sino más bien la creación de un sistema que puede tomar decisiones basadas en datos. Para lograr este objetivo se necesita una comprensión profunda de los componentes más complejos del álgebra lineal, el cálculo vectorial, la probabilidad y las estadísticas. libro está dividido en 13 capítulos, cada uno dedicado a un aspecto específico de la IA y el aprendizaje profundo.

«Matemática prática para a IA e o aprendizado profundo», do Dr. Edward Lavieri, em seu livro «Matemática prática para a IA e o aprendizado profundo», o Dr. Edward Lavieri fornece aos leitores um guia abrangente sobre conceitos e métodos básicos de inteligência artificial (IA) e um aprendizado profundo, tornando-o acessível a quem não tem conhecimento de matemática. O livro abrange uma variedade de temas, desde álgebra linear e cálculo vetorial até teoria de probabilidades e estatísticas, e oferece exemplos práticos e implementação desses conceitos em aplicações reais. O autor começa por fornecer uma revisão da IA, enfatizando a importância da compreensão do processo de evolução tecnológica e a necessidade de estabelecer um paradigma pessoal de percepção do processo tecnológico de desenvolvimento do conhecimento moderno como base para a sobrevivência humana. Ele afirma que a IA não é apenas máquinas que executam tarefas, mas sim um sistema que pode tomar decisões com base em dados. Para alcançar este objetivo, é preciso compreender profundamente os componentes mais complexos da álgebra linear, o cálculo vetorial, a probabilidade e as estatísticas. O livro é dividido em 13 capítulos, cada um sobre um aspecto específico da IA e o aprendizado profundo.

„Praktische Mathematik für KI und Deep arning“ von Dr. Edward Lavieri In seinem Buch „Praktische Mathematik für KI und Deep arning“ stellt Dr. Edward Lavieri den sern einen umfassenden itfaden zu grundlegenden Konzepten und Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) und des Deep arning zur Verfügung, der sie denjenigen zugänglich macht, die über keine ausgeprägten mathematischen Kenntnisse verfügen. Das Buch deckt ein breites Themenspektrum von linearer Algebra und Vektorrechnung bis hin zu Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik ab und bietet praktische Beispiele und Umsetzungen dieser Konzepte in realen Anwendungen. Der Autor beginnt mit einem Überblick über KI und betont, wie wichtig es ist, den Prozess der technologischen Evolution zu verstehen und ein persönliches Paradigma für die Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens als Grundlage des menschlichen Überlebens zu entwickeln. Er argumentiert, dass KI nicht nur Maschinen sind, die Aufgaben ausführen, sondern ein System schaffen, das Entscheidungen auf der Grundlage von Daten treffen kann. Um dieses Ziel zu erreichen, ist ein tiefes Verständnis der komplexeren Komponenten der linearen Algebra, der Vektorrechnung, der Wahrscheinlichkeit und der Statistik erforderlich. Das Buch ist in 13 Kapitel unterteilt, die sich jeweils einem bestimmten Aspekt von KI und Deep arning widmen.

''

Dr. Edward Lavieri'den Yapay Zeka ve Derin Öğrenme için Pratik Matematik Dr. Edward Lavieri, Yapay Zeka ve Derin Öğrenme için Pratik Matematik adlı kitabında, okuyuculara yapay zeka (AI) ve derin öğrenmenin temel kavram ve yöntemleri hakkında kapsamlı bir rehber sunarak matematikte güçlü bilgiye sahip olmayanlar için erişilebilir olmasını sağlar. Kitap, doğrusal cebir ve vektör kalkülüsten olasılık teorisi ve istatistiğe kadar çok çeşitli konuları kapsar ve bu kavramların gerçek dünya uygulamalarında pratik örnekleri ve uygulamaları sunar. Yazar, AI'ya genel bir bakış sunarak, teknolojik evrim sürecini anlamanın önemini ve modern bilginin insan hayatta kalmasının temeli olarak gelişmesinin teknolojik sürecinin algılanması için kişisel bir paradigma geliştirme ihtiyacını vurgulayarak başlar. Yapay zekanın sadece görevleri yapan makineler değil, daha ziyade verilere dayalı kararlar alabilen bir sistem yarattığını savunuyor. Bu amaca ulaşmak için, doğrusal cebir, vektör hesabı, olasılık ve istatistiğin daha karmaşık bileşenlerinin derinlemesine anlaşılması gerekir. Kitap, her biri AI ve derin öğrenmenin belirli bir yönüne odaklanan 13 bölüme ayrılmıştır.

الرياضيات العملية للذكاء الاصطناعي والتعلم العميق للدكتور إدوارد لافيري في كتابه الرياضيات العملية للذكاء الاصطناعي والتعلم العميق، يزود الدكتور إدوارد لافيري القراء بدليل شامل للمفاهيم والأساليب الأساسية للذكاء الاصطناعي (AI) والعميق التعلم، وجعله في متناول أولئك الذين ليس لديهم معرفة قوية في الرياضيات. يغطي الكتاب مجموعة واسعة من الموضوعات، من الجبر الخطي وحساب المتجهات إلى نظرية الاحتمالات والإحصاءات، ويقدم أمثلة عملية وتطبيقات لهذه المفاهيم في تطبيقات العالم الحقيقي. يبدأ المؤلف بتقديم لمحة عامة عن الذكاء الاصطناعي، مع التأكيد على أهمية فهم عملية التطور التكنولوجي والحاجة إلى تطوير نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية لتطور المعرفة الحديثة كأساس لبقاء الإنسان. يجادل بأن الذكاء الاصطناعي ليس مجرد آلات تقوم بمهام، بل هو إنشاء نظام يمكنه اتخاذ القرارات بناءً على البيانات. لتحقيق هذا الهدف، هناك حاجة إلى فهم عميق للمكونات الأكثر تعقيدًا للجبر الخطي وحساب التفاضل والتكامل والاحتمال والإحصاء. ينقسم الكتاب إلى 13 فصلاً، يركز كل منها على جانب محدد من الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق.