Книга будет представлять собой практикум по работе с неопределенными интегралами с помощью нейросетей. С их помощью в данной книге вводятся и поясняются определения интеграла и его свойства.
«Математика вокруг нас: Тайны чисел в повседневной жизни» — это захватывающее путешествие в мир чисел, который пронизывает каждую сферу нашей жизни. Книга раскрывает, как древняя наука, ставшая основой современной цивилизации, ежедневно незримо влияет на наше восприятие и быт. Каждая глава — это отдельный мир, от красоты Фибоначчи в природе до финансовой стратегии и психологии чисел.
Исследуйте, как числа формируют архитектурные шедевры и помогают создавать кулинарные изыски; как они управляют нашими финансами и оберегают в мире технологий. Узнайте, как математика заложена в сердцевине музыкальных гармоний и изобразительного искусства, и как она помогает раскрыть тайны человеческого восприятия.
Эта книга призвана пересмотреть ваше отношение к математике, сделав её близкой и понятной частью ежедневной жизни. Узнайте, как с помощью чисел можно не только понять мир вокруг, но и подготовиться к будущим открытиям.
Добро пожаловать в захватывающий мир, где наука и искусство пересекаются, чтобы раскрыть тайны природы! "Фракталы и хаос: Как математика объясняет природу" — это уникальная книга, которая погружает читателей в глубины фрактальной геометрии и хаотических динамик, обнажая завораживающие структуры, скрытые в обыденных и неожиданных местах.
От исторических корней до новейших исследований, от величественных природных ландшафтов до далеких экономических моделей — каждая глава ведет читателя по меандрам математических формул и волнующих открытий. Вы узнаете об основоположниках, таких как Бенуа Мандельброт, и встретитесь с известными аттракторами, создающими мост между упорядоченностью и хаосом.
Книга предлагает не просто знания, но и вдохновение для тех, кто стремится понять мир через призму числовых симфоний и фрактальных узоров. Откройте для себя красоту и сложность природы, изучая как хаос порождает фрактальные структуры, преобразующие наше понимание окружающего мира.
Мир находится в центре революции, движущейся искусственным интеллектом. Машины, наделенные возможностью учиться и принимать решения, уже меняют нашу повседневную жизнь: от диагностики заболеваний и выдачи кредитов до открытия новых материалов и управления сложными системами. Но как на самом деле "думают" эти машины?
Книга "Как машины думают? Математические основы машинного обучения" предлагает увлекательное путешествие в мир математических идей, лежащих в основе машинного обучения и искусственного интеллекта. На страницах книги читатель познакомится с основными концепциями линейной алгебры, дифференциального исчисления, теории вероятностей и статистики, которые составляют фундамент современных алгоритмов ИИ.
Эта книга — идеальное руководство для всех, кто хочет понять, как работают алгоритмы машинного обучения, и осознать, какие возможности и вызовы стоят перед нами в эпоху искусственного интеллекта.
Для многих из нас уроки математики в школе были пыткой, а те, кто в ней разбирался, казались сверхлюдьми, наделенными особым даром. На самом деле никакого «гена математики» не существует, а эта наука оказывается захватывающим приключением, стоит лишь подключить интуицию и воображение. В этом убежден Давид Бессис – не только математик, но и талантливый учитель. Вместо сухих лекций и зубрежки формул он предлагает читателям своей книги отправиться в удивительное путешествие, в котором математика становится важнейшим инструментом для понимания мира. Вы узнаете, как математика может изменить ваш взгляд на мир и сделать сложные вещи более понятными.
Для кого
Для тех, кто хочет начать лучше разбираться в математике, а также изменить свое представление об окружающем мире.
• Взгляд известного французского математика на изучение математики
• Вдохновляющие истории великих ученых, простые и конкретные примеры
• Метод, который позволяет найти ключ пониманию математики, а также меняет представление об интеллекте, интуиции и всем том, что происходит в мире
• Книга-спутник для тех, кто хочет развить когнитивные способности
Данная книга является второй книгой с курсом практических занятий по математическому анализу. Точнее, по второй его части: дифференциальному исчислению, практической основой которого являются способы и методы нахождения производных функций.
Широкое распространение компьютеров может создать впечатление, что математика уже и не нужна, что сегодняшние технологии позволяют производить самые сложные вычислительные операции за доли секунды.
Это наивное представление побудило известного популяризатора науки Иэна Стюарта показать читателям не самые очевидные заслуги любимой дисциплины, ведь ее роль отнюдь не сводится к расчетам, и благодаря компьютерам, освобождающим нас от монотонной работы, мы просто начинаем заниматься математикой иначе.
Именно математика стоит за всеми преобразующими технологиями, которые делают XXI век совершенно непохожим на предшествующую эпоху. Без математики немыслимы и цифровая фотография, и современная связь, и спутниковая навигация, без нее не обойтись при прогнозировании последствий климатических изменений. Этот ряд можно продолжать и продолжать, не забыв упомянуть гуманитарные области и искусство, политику и интернет-безопасность. Словом, считает автор, потребность в этой науке универсальна, она – основа основ.
Для кого
Книга порадует тех, кто любит математику, пригодится тем, кто учит математике, будет полезна тем, кто уже начал понимать математику.
В книге содержится 44 задания по математике для студентов гумманитарного вуза с решениями. Несколько заданий выполнены с помощью нейросетей.
Эта книга продолжает разговор, начатый моей книгой «Элементы теории множеств и математической логики», и является практикумом для студентов гуманитарных вузов по данным математическим дисциплинам. Эти две книги обобщают мой опыт проведения практических занятий и семинаров в СПбГИК и СПб филиале Академии Таможенной Службы.
Решению практических задач и выполнению практических заданий по нахождению пределов функций традиционными методами и спомощью нейросетей и посвящена данная книга.
«Эволюционные стратегии: оптимизация параметров в формуле AGI», рассматривается методика эволюционной оптимизации для настройки параметров формулы искусственного общего интеллекта (AGI). Подробный обзор шагов процесса оптимизации, объясняет роль каждого компонента формулы AGI и описывает методы выбора родителей, генетические операторы и обновление популяции. Авторы представляют практические примеры и руководство по применению эволюционных стратегий для оптимизации различных моделей AGI.
«Алгоритм градиентного спуска: объяснение основных концепций и принципов» — это книга, предлагающая подробное введение в алгоритм градиентного спуска и его применение в оптимизации параметров моделей машинного обучения. В книге рассматриваются ключевые концепции, такие как вычисление градиента, обновление параметров и выбор критериев остановки. Описываются практические примеры, исследуются преимущества и ограничения алгоритма и предлагаются рекомендации для дальнейшего развития и применения.
«Квантовая оптимизация глубокого обучения: Исследование новых горизонтов» — уникальное исследование применения квантовых алгоритмов в оптимизации глубокого обучения. Обзор существующих методов, новая формула QDLO и ее применение, преимущества и ограничения, рекомендации для исследований и практического применения. Руководство для исследователей и практиков, стремящихся расширить границы оптимизации глубокого обучения через квантовые методы.
Увлекательный обзор исследований, посвященных взаимодействию через виртуальные частицы в физике. Книга предлагает читателям ознакомиться с основными понятиями и терминами, описать значение и применение формулы, рассмотреть методы расчета и измерения коэффициента случайности и вероятностной функции, а также применение формулы в физике элементарных частиц и других областях физики. Книга также обсуждает перспективы развития и дальнейшие исследования в этой области.
Эта книга открывает серию учебных пособийпо таким важным разделам математики как Теория множеств, Математическая логика, Комбинаторика и Теория вероятностей.Особенностью данных книг является широкое привлечение в качестве помощников при выполнении упражнеий и заданий систем искусственного интеллекта (нейросетей).Дается оценка результатов их применения.
«Максимизируйте эффективность машинного обучения» — это практическое руководство, которое поможет вам использовать мощь системы в машинном обучении. Книга предоставляет подробное объяснение основных принципов и алгоритмов системы, а также практические примеры и расчеты для максимизации результатов. Если вы хотите достичь высокой эффективности и получить точные прогнозы с помощью машинного обучения, эта книга — ваш идеальный путеводитель.
