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Introduzione all'Intelligenza Artificiale e all'Apprendimento Automatico inizia aiutandovi a comprendere l'Intelligenza Artificiale (IA), in particolare ciò che l'IA deve fare per funzionare e perché ha fallito in passato. Si scoprono anche le basi di alcuni problemi dell'IA di oggi e come questi problemi possano rivelarsi quasi impossibili da risolvere in alcuni casi. Naturalmente, insieme ai problemi, si scoprono anche le soluzioni per alcuni di essi e si considera dove gli scienziati stanno portando l'IA alla ricerca di risposte. Per sopravvivere, una tecnologia deve avere un gruppo di…mehr

Produktbeschreibung
Introduzione all'Intelligenza Artificiale e all'Apprendimento Automatico inizia aiutandovi a comprendere l'Intelligenza Artificiale (IA), in particolare ciò che l'IA deve fare per funzionare e perché ha fallito in passato. Si scoprono anche le basi di alcuni problemi dell'IA di oggi e come questi problemi possano rivelarsi quasi impossibili da risolvere in alcuni casi. Naturalmente, insieme ai problemi, si scoprono anche le soluzioni per alcuni di essi e si considera dove gli scienziati stanno portando l'IA alla ricerca di risposte. Per sopravvivere, una tecnologia deve avere un gruppo di applicazioni solide che funzionino davvero. Deve anche fornire un ritorno agli investitori che hanno avuto la lungimiranza di investire nella tecnologia. In passato, l'IA non ha raggiunto il successo critico perché mancava di alcune di queste caratteristiche. L'IA ha anche sofferto per il fatto di essere in anticipo sui tempi: la vera IA ha dovuto aspettare l'hardware attuale per avere successo. Oggi l'IA viene utilizzata in diverse applicazioni informatiche e per automatizzare i processi.
Autorenporträt
Sra. A. Kalaivani, Profesora Asistente, Departamento de Tecnología Informática, NallamuthuGounderMahalingam College, Pollachi. Está realizando un doctorado en el campo de la minería de datos en el PSGR Krishnammal College for Women, Coimbatore. Su área de interés es el análisis de datos y modelos predictivos para revelar patrones y tendencias en datos de fuentes de datos existentes.