ریاضیات ضروری برای هوش مصنوعی

شرکت‌ها برای ادغام هوش مصنوعی (AI) در سیستم‌ها و عملیات خود با سرعت در حال تلاش هستند. اما برای ساخت راه‌حل‌های واقعاً موفق، به درک عمیقی از ریاضیات زیربنایی نیاز دارید. این راهنمای قابل‌فهم، شما را با ریاضیات لازم برای پیشرفت در حوزه هوش مصنوعی آشنا می‌کند و به جای تئوری‌های آکادمیک سنگین، بر کاربردهای دنیای واقعی تمرکز دارد. مهندسان، دانشمندان داده و دانشجویان، مباحث ریاضی حیاتی برای هوش مصنوعی از جمله رگرسیون (Regression)، شبکه‌های عصبی (Neural Networks)، بهینه‌سازی (Optimization)، پس‌انتشار (Backpropagation)، کانولوشن (Convolution) و زنجیره‌های مارکوف (Markov Chains) را از طریق کاربردهای محبوبی مانند بینایی ماشین (Computer Vision) و پردازش زبان طبیعی (NLP) بررسی خواهند کرد. نوت‌بوک‌های تکمیلی Jupyter با استفاده از کد Python و تصویرسازی‌ها، مثال‌ها را روشن‌تر می‌کنند.