ISBN13: | 9781032255682 |
ISBN10: | 1032255684 |
Kötéstípus: | Puhakötés |
Terjedelem: | 529 oldal |
Méret: | 234x156 mm |
Nyelv: | angol |
Illusztrációk: | 146 Illustrations, black & white; 64 Halftones, black & white; 82 Line drawings, black & white; 21 Tables, black & white |
700 |
Analízis
Kombinatorika és gráfelmélet
Valószínűségelmélet és matematikai statisztika
Alkalmazott matematika
A mérnöki tudományok általános kérdései
Villamosmérnöki tudományok, híradástechnika, műszeripar
Építőmérnöki tudományok, építőipar
Adatbázis kezelő szoftverek
Mesterséges intelligencia
Terméktervezés
Analízis (karitatív célú kampány)
Kombinatorika és gráfelmélet (karitatív célú kampány)
Valószínűségelmélet és matematikai statisztika (karitatív célú kampány)
Alkalmazott matematika (karitatív célú kampány)
A mérnöki tudományok általános kérdései (karitatív célú kampány)
Villamosmérnöki tudományok, híradástechnika, műszeripar (karitatív célú kampány)
Építőmérnöki tudományok, építőipar (karitatív célú kampány)
Adatbázis kezelő szoftverek (karitatív célú kampány)
Mesterséges intelligencia (karitatív célú kampány)
Terméktervezés (karitatív célú kampány)
Engineering Mathematics and Artificial Intelligence
GBP 61.99
Kattintson ide a feliratkozáshoz
The fields of Artificial Intelligence and Machine Learning have grown dramatically in recent years, with an increasingly impressive spectrum of successful applications. This book represents a key reference for anybody interested in the intersection between Mathematics and AI/ML and provides an overview of the current research streams.
The fields of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) have grown dramatically in recent years, with an increasingly impressive spectrum of successful applications. This book represents a key reference for anybody interested in the intersection between mathematics and AI/ML and provides an overview of the current research streams.
Engineering Mathematics and Artificial Intelligence: Foundations, Methods, and Applications discusses the theory behind ML and shows how mathematics can be used in AI. The book illustrates how to improve existing algorithms by using advanced mathematics and offers cutting-edge AI technologies. The book goes on to discuss how ML can support mathematical modeling and how to simulate data by using artificial neural networks. Future integration between ML and complex mathematical techniques is also highlighted within the book.
This book is written for researchers, practitioners, engineers, and AI consultants.