Book Description: Прикладное машинное обучение и искусственный интеллект для инженеров (Applied Machine Learning and Artificial Intelligence for Engineers) is a comprehensive guide to understanding and implementing machine learning and artificial intelligence in various fields of engineering, including computer vision, natural language processing, and robotics. The book covers the fundamental concepts and techniques of machine learning and AI, providing readers with a solid foundation to build upon. It also delves into more advanced topics such as deep learning, transfer learning, and reinforcement learning, making it an ideal resource for engineers looking to expand their knowledge in these areas. The book begins by introducing the concept of technology evolution and its impact on society, highlighting the need for individuals to develop a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge. This paradigm is essential for survival in a rapidly changing world where technology is constantly advancing. The author emphasizes the importance of understanding the process of technology evolution to stay relevant and adaptable in the job market. Chapter 1: Introduction to Machine Learning In this chapter, the author provides an overview of machine learning and its applications in various industries. The reader is introduced to the concept of supervised and unsupervised learning, as well as the different types of machine learning algorithms, including linear regression, logistic regression, decision trees, and neural networks. The author also discusses the importance of data preprocessing, feature selection, and model evaluation.

Прикладное машинное обучение и искусственный интеллект для инженеров (Примененное Машинное обучение и Искусственный интеллект для Инженеров) является подробным руководством по пониманию и осуществлению машинного обучения и искусственного интеллекта в различных полях разработки, включая компьютерный зрения, обработку естественного языка и робототехнику. Книга охватывает фундаментальные концепции и методы машинного обучения и ИИ, предоставляя читателям прочную основу для развития. Он также углубляется в более продвинутые темы, такие как глубокое обучение, обучение с переносом и обучение с подкреплением, что делает его идеальным ресурсом для инженеров, желающих расширить свои знания в этих областях. Книга начинается с введения концепции эволюции технологий и её влияния на общество, подчёркивая необходимость развития индивидуумами личностной парадигмы восприятия технологического процесса развития современных знаний. Эта парадигма необходима для выживания в быстро меняющемся мире, где технологии постоянно развиваются. Автор подчеркивает важность понимания процесса эволюции технологий, чтобы оставаться актуальным и адаптивным на рынке труда. Глава 1: Введение в машинное обучение В этой главе автор представляет обзор машинного обучения и его применения в различных отраслях. Читатель знакомится с концепцией контролируемого и неконтролируемого обучения, а также с различными типами алгоритмов машинного обучения, включая линейную регрессию, логистическую регрессию, деревья решений и нейронные сети. Автор также обсуждает важность предварительной обработки данных, выбора функций и оценки модели.

L'apprentissage machine appliqué et l'intelligence artificielle pour les ingénieurs (l'apprentissage machine appliqué et l'intelligence artificielle pour les ingénieurs) est un guide détaillé pour comprendre et mettre en œuvre l'apprentissage machine et l'intelligence artificielle dans différents domaines de développement, y compris la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et la robotique. livre couvre les concepts et méthodes fondamentaux de l'apprentissage automatique et de l'IA, offrant aux lecteurs une base solide pour le développement. Il s'oriente également vers des sujets plus avancés tels que l'apprentissage profond, l'apprentissage par transfert et l'apprentissage par renforcement, ce qui en fait une ressource idéale pour les ingénieurs désireux d'élargir leurs connaissances dans ces domaines. livre commence par l'introduction du concept de l'évolution de la technologie et de son impact sur la société, soulignant la nécessité pour les individus de développer un paradigme personnel de la perception du processus technologique du développement des connaissances modernes. Ce paradigme est essentiel pour survivre dans un monde en mutation rapide où la technologie évolue constamment. L'auteur souligne l'importance de comprendre le processus d'évolution des technologies pour rester pertinent et adaptatif sur le marché du travail. Chapitre 1 : Introduction à l'apprentissage automatique Dans ce chapitre, l'auteur présente un aperçu de l'apprentissage automatique et de ses applications dans divers secteurs. lecteur se familiarise avec le concept d'apprentissage contrôlé et non contrôlé, ainsi qu'avec différents types d'algorithmes d'apprentissage automatique, y compris la régression linéaire, la régression logistique, les arbres de décision et les réseaux neuronaux. L'auteur discute également de l'importance du prétraitement des données, du choix des fonctions et de l'évaluation du modèle.

Aprendizaje Automático Aplicado e Inteligencia Artificial para Ingenieros (Aplicado Aprendizaje Automático e Inteligencia Artificial para Ingenieros) es una guía detallada para entender e implementar el Aprendizaje Automático e Inteligencia Artificial en una variedad de campos de desarrollo, incluyendo visión computarizada, procesamiento de lenguaje natural y robótica. libro cubre conceptos fundamentales y métodos de aprendizaje automático e IA, proporcionando a los lectores una base sólida para el desarrollo. También profundiza en temas más avanzados como el aprendizaje profundo, el aprendizaje con transferencia y el aprendizaje con refuerzos, lo que lo convierte en un recurso ideal para los ingenieros que deseen ampliar sus conocimientos en estas áreas. libro comienza introduciendo el concepto de la evolución de la tecnología y su impacto en la sociedad, enfatizando la necesidad de que los individuos desarrollen un paradigma personal para percibir el proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno. Este paradigma es esencial para sobrevivir en un mundo que cambia rápidamente, donde la tecnología evoluciona constantemente. autor destaca la importancia de entender el proceso de evolución de la tecnología para seguir siendo relevante y adaptable en el mercado laboral. Capítulo 1: Introducción al aprendizaje automático En este capítulo, el autor presenta una visión general del aprendizaje automático y sus aplicaciones en diferentes industrias. lector se familiariza con el concepto de aprendizaje controlado e incontrolado, así como con diferentes tipos de algoritmos de aprendizaje automático, incluyendo regresión lineal, regresión logística, árboles de decisión y redes neuronales. autor también discute la importancia del procesamiento previo de datos, la selección de funciones y la evaluación del modelo.

Applied Machine arning and Artificial Intelligence for Engineers (Applied Machine arning and Artificial Intelligence for Engineers) ist ein detaillierter itfaden zum Verständnis und zur Umsetzung von maschinellem rnen und künstlicher Intelligenz in verschiedenen Entwicklungsbereichen, einschließlich Computer Vision, natürlicher Sprachverarbeitung und Robotik. Das Buch behandelt grundlegende Konzepte und Methoden des maschinellen rnens und der KI und bietet den sern eine solide Grundlage für die Entwicklung. Es vertieft sich auch in fortgeschrittenere Themen wie Deep arning, Transferlernen und verstärktes rnen und ist damit eine ideale Ressource für Ingenieure, die ihr Wissen in diesen Bereichen erweitern möchten. Das Buch beginnt mit der Einführung des Konzepts der Evolution der Technologie und ihrer Auswirkungen auf die Gesellschaft und betont die Notwendigkeit, dass Individuen ein persönliches Paradigma für die Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens entwickeln. Dieses Paradigma ist unerlässlich, um in einer sich schnell verändernden Welt zu überleben, in der sich die Technologie ständig weiterentwickelt. Der Autor betont, wie wichtig es ist, den Prozess der Technologieentwicklung zu verstehen, um auf dem Arbeitsmarkt relevant und anpassungsfähig zu bleiben. Kapitel 1: Einführung in maschinelles rnen In diesem Kapitel gibt der Autor einen Überblick über maschinelles rnen und seine Anwendungen in verschiedenen Branchen. Der ser lernt das Konzept des kontrollierten und unkontrollierten rnens sowie verschiedene Arten von Algorithmen für maschinelles rnen kennen, darunter lineare Regression, logistische Regression, Entscheidungsbäume und neuronale Netze. Der Autor diskutiert auch die Bedeutung von Datenvorverarbeitung, Funktionsauswahl und Modellauswertung.

''

Mühendisler için Uygulamalı Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka (Mühendisler için Uygulamalı Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka), bilgisayar görüşü, doğal dil işleme ve robotik dahil olmak üzere çeşitli geliştirme alanlarında makine öğrenimi ve yapay zekayı anlama ve uygulama konusunda ayrıntılı bir kılavuzdur. Kitap, makine öğrenimi ve AI'nın temel kavramlarını ve yöntemlerini kapsar ve okuyuculara geliştirme için sağlam bir temel sağlar. Ayrıca, derin öğrenme, transfer öğrenimi ve takviye öğrenimi gibi daha gelişmiş konulara da değinir ve bu alanlarda bilgilerini genişletmek isteyen mühendisler için ideal bir kaynaktır. Kitap, teknolojinin evrimi ve toplum üzerindeki etkisi kavramının tanıtılmasıyla başlar ve bireylerin modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecinin algılanması için kişisel bir paradigma geliştirmeleri gerektiğini vurgular. Bu paradigma, teknolojinin sürekli geliştiği hızla değişen bir dünyada hayatta kalmak için gereklidir. Yazar, işgücü piyasasında alakalı ve uyarlanabilir kalmak için teknolojinin evrimini anlamanın önemini vurgulamaktadır. Bölüm 1: Makine Öğrenimine Giriş Bu bölümde yazar, makine öğrenimine ve çeşitli endüstrilerdeki uygulamalarına genel bir bakış sunmaktadır. Okuyucu, denetimli ve denetimsiz öğrenme kavramının yanı sıra doğrusal regresyon, lojistik regresyon, karar ağaçları ve sinir ağları dahil olmak üzere çeşitli makine öğrenme algoritmaları ile tanışır. Yazar ayrıca veri ön işleme, özellik seçimi ve model değerlendirmesinin önemini tartışmaktadır.

التعلم الآلي التطبيقي والذكاء الاصطناعي للمهندسين (التعلم الآلي التطبيقي والذكاء الاصطناعي للمهندسين) هو دليل مفصل لفهم وتنفيذ التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في مجموعة متنوعة من مجالات التطوير، بما في ذلك الرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغة الطبيعية والروبوتات. يغطي الكتاب المفاهيم والأساليب الأساسية للتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي، مما يوفر للقراء أساسًا متينًا للتنمية. كما أنه يتعمق في موضوعات أكثر تقدمًا مثل التعلم العميق ونقل التعلم والتعلم المعزز، مما يجعله مصدرًا مثاليًا للمهندسين الراغبين في توسيع معرفتهم في هذه المجالات. يبدأ الكتاب بإدخال مفهوم تطور التكنولوجيا وتأثيرها على المجتمع، مع التأكيد على حاجة الأفراد إلى تطوير نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة. هذا النموذج ضروري للبقاء في عالم سريع التغير حيث تتطور التكنولوجيا باستمرار. يؤكد المؤلف على أهمية فهم تطور التكنولوجيا من أجل الحفاظ على أهميتها وتكيفها في سوق العمل. الفصل 1: مقدمة للتعلم الآلي في هذا الفصل، يقدم المؤلف لمحة عامة عن التعلم الآلي وتطبيقه في مختلف الصناعات. يتم تعريف القارئ بمفهوم التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف، بالإضافة إلى أنواع مختلفة من خوارزميات التعلم الآلي، بما في ذلك الانحدار الخطي، والانحدار اللوجستي، وأشجار القرار، والشبكات العصبية. يناقش المؤلف أيضًا أهمية المعالجة المسبقة للبيانات واختيار الميزات وتقييم النموذج.