Книга дает прочные знания математики, лежащей в основе работы современных
систем ИИ. Приведены необходимые и достаточные сведения для успешной рабо-
ты в области ИИ, без углубления в сложные академические теории, с акцентом
на практическом применении и современных моделях. Даны основы машинного
обучения и науки о данных. Рассмотрены регрессия, нейронные сети, свертка,
оптимизация, вероятность, марковские процессы, дифференциальные уравнения
и многое другое исключительно в контексте искусственного интеллекта. Показано,
как объединять модели машинного обучения и естественного языка, работать
с графовыми и сетевыми данными, визуализировать преобразования пространства,
уменьшать размерность, обрабатывать изображения, выбирать модели и для про-
ектов, основанных на данных.