下面是 "essential_math_for_ai" 的中文解释: "essential_math_for_ai"(人工智能的基本数学)是指在人工智能领域中必不可少的数学知识。这些数学知识包括线性代数、微积分、概率论和统计学等。线性代数用于描述和处理向量和矩阵,是深度学习中常用的工具。微积分用于解决优化问题和理解模型的变化趋势。概率论和统计学...
essential math for ai 中文 essential mathematics 想重新看一篇这本书,因为是英文版,所以想看的过程中把一些东西记录下来。所以就随便翻译了一下。先记录在这里吧。 第一章 真实世界的计算机数字表示 1.1 引言 这章我们将讨论可能是构建3d图形管道最基础的东西:计算机如何表示数字,特别是实数。虽然一些3d程序员经常...
AI 基础数学 Essential Math for AI 公司正争先恐后地将人工智能集成到他们的系统和运营中。 但要构建真正成功的解决方案,您需要牢牢掌握基础数学知识。 这本易于理解的指南将带您了解在 AI 领域蓬勃发展所必需的数学知识,
Essential Math for AI:高效的人工智能数学原理晋级读物 今天给大家介绍一本人工智能数学原理书籍:Essential Math for AI。作者是Hala Nelson,一位应用数学领域的美女博士,James Madison University (JMU) 大学的助理教授。 关注微信公众号:人工智能大讲堂,后台回复【ema】获取pdf下载链接,此资源仅用于个人学习,禁止商业...
这本书名为《Essential Math for AI》, 作者是Hala Nelson。以下是根据提供的PDF文件内容整理出的书的大纲和主要内容: **前言 (Preface)** - 作者解释了编写这本书的初衷,即为了让更多的人能够理解并应用人工智能(AI)背后的数学原理。 **第1章:为什么学习AI的数学?(Why Learn the Mathematics of AI?)** ...
essential_math_for_ai 中文essential_math_for_ai中文 人工智能的数学基础 人工智能(Artificial Intelligence,AI)是当今科技领域最热门的话题之一,它正在改变我们的生活和工作方式。然而,很少有人深入了解人工智能背后的数学基础。本文将介绍人工智能中的数学要点,帮助读者更好地理解和应用人工智能技术。 一、线性代数 ...
DeepMind的WaveNet在生成原始音频的过程中就是这样做的。 接下来的部分将介绍AI应用中最常用的概率分布。两个无处不在的连续分布是均匀分布和正态分布(也称为高斯分布),因此我们从这里开始。请参阅Jupyter笔记本(https://github.com/halanelson/Essential-Math-For-AI)以重现图形和更多详细信息。
书籍:Essential Math for AI:Next-Level Mathematics for Efficient and Successful AI Systems 作者: Hala Nelson 出版: O'Reilly Media 本文内容转载自公众号 【一点人工一点智能】 关注51CTO @一点人工一点智能,了解更多移动机器人&人工智能信息 01 书籍介绍 ...
AI代理可以是纯软件,也可以有一个物理机器人身体。 AI代理可以针对特定任务,也可以作为一个灵活的代理,探索和操纵其环境,有目标或无目标地建立知识。 AI代理通过经验学习,即随着对某项任务的实践越多,它在执行任务的能力会变得越来越好。 AI代理感知其环境,然后为这个环境构建、更新和/或演变模型。
您可以在以下两个示例中找到用于研究数据并生成图形的Python代码,这些代码位于本书的GitHub页面上。(https://github.com/halanelson/Essential-Math-For-AI) 结构化数据 我们在这里将使用的关于身高、体重和性别的两个数据集是结构化数据集的例子。它们以行和列的形式组织。列包含特征,例如体重、身高、性别、健康指数...