Machine Learning and Artificial Intelligence

De nieuwe editie van dit populaire professionele boek over kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) is grondig herzien voor gebruik in de klas of trainingen. Dit boek biedt een uitgebreide dekking van de gecombineerde theorie en toepassingen van AI en ML. In plaats van het veld alleen vanuit een theoretisch of een praktisch perspectief te bekijken, verenigt dit boek beide perspectieven om een holistisch begrip te bieden.

Inleiding tot AI en ML

Het eerste deel introduceert de concepten van AI en ML, inclusief hun oorsprong en de huidige staat van de technologie. Dit biedt lezers een stevige basis en context voor de verdere inhoud van het boek.

Conceptuele en theoretische aspecten

De tweede en derde delen richten zich op de conceptuele en theoretische aspecten van statische en dynamische ML-technieken. Dit geeft inzicht in de onderliggende theorieën en modellen die de werking van AI en ML aansteken.

Praktische toepassingen

In het vierde deel worden de praktische toepassingen van de gepresenteerde technieken besproken. Dit gedeelte is cruciaal voor professionals en studenten die de geleerde theorie in real-life scenario’s willen toepassen. Het boek laat zien hoe de verschillende technieken kunnen worden ingezet om actuele problemen op te lossen en biedt handvatten voor implementatie.

Implementatiestrategieën

Het vijfde deel introduceert lezers in verschillende implementatiestrategieën om real-life ML-problemen aan te pakken. Dit is essentieel voor iedereen die AI en ML wil toepassen in hun vakgebied.

Toegankelijk en praktisch

Dit boek is geschikt voor studenten in graduate en hogere undergraduate cursussen, evenals voor onderzoekers en professionals. Bij het schrijven is er bewust minimaal gebruik gemaakt van wiskundige formules, waardoor de onderwerpen toegankelijker en intuïtiever worden. Het boek beslaat een breed scala aan onderwerpen binnen AI en ML, waardoor docenten de mogelijkheid hebben om cursussen te tailoreren op basis van hun specifieke behoeften. Elke hoofdstuk bevat een reeks oefeningen die de lezer/student helpt om de geleerde concepten toe te passen op echte problemen, wat bijdraagt aan de verdieping van hun kennis.

Totale inhoud

Met maar liefst 1168 pagina’s biedt dit boek een uitgebreide referentie voor kunstmatige intelligentie en machine learning technieken, zowel in theorie als in toepassing, en vormt het een uitstekende leidraad voor iedereen die zich professioneel of academisch met deze onderwerpen wil bezighouden.