Intelligenza artificiale: Imparare le abilità di automazione con Python (Come ottenere intuizioni e costruire soluzioni innovative)

Intelligenza artificiale: Imparare le abilità di automazione con Python (Come ottenere intuizioni e costruire soluzioni innovative) (Darlene Baldwin)

Titolo originale:

Artificial Intelligence: Learning Automation Skills With Python (How to Gain Insight and Build Innovative Solutions)

Contenuto del libro:

L'Intelligenza Artificiale è diventata uno dei temi più caldi dell'economia moderna, dove tutto è guidato da software, reti e dati. Non esiste quasi startup o azienda tradizionale in cui l'Intelligenza Artificiale non sia utilizzata in modo estensivo in molti campi come i motori di ricerca, il riconoscimento delle immagini, la robotica o la finanza.

Questo libro fornisce un'introduzione dettagliata, passo dopo passo, su come una rete neurale viene utilizzata per apprendere una determinata funzione e per prendere decisioni intelligenti basate sui dati.

In questo libro imparerete:

⬤ Come garantire il successo nella costruzione di prodotti di intelligenza artificiale.

⬤ Come mitigare i rischi attraverso le migliori pratiche,.

⬤ Come creare un valore duraturo con l'intelligenza artificiale.

⬤ Come prevenire gli errori per costruire soluzioni di intelligenza artificiale.

Questa quarta edizione, riveduta e completamente aggiornata, contiene diverse nuove sezioni, che coprono una serie di argomenti più ampia rispetto al passato, ma mantiene lo stile semplice dell'originale.

L'intelligenza artificiale (AI) e il machine learning sono ormai strumenti aziendali mainstream. Vengono applicati in molti settori per aumentare i profitti, ridurre i costi, salvare vite umane e migliorare l'esperienza dei clienti. Di conseguenza, le organizzazioni che comprendono questi strumenti e sanno come utilizzarli ne traggono vantaggio a scapito dei loro rivali.

Altre informazioni sul libro:

ISBN:9781774858165
Autore:
Editore:
Lingua:inglese
Rilegatura:Copertina morbida

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Ultima modifica: 2024.11.08 20:28 (GMT)