Why Machines Learn: The Elegant Math Behind Modern AI
Elegant Math Behind: Why Machines Learn di Anil Ananthaswamy illustra le idee matematiche alla base del machine learning e dell’intelligenza artificiale moderna. Il libro collega algebra lineare e calcolo allo sviluppo dell’informatica e dei chip, affrontando anche possibili legami tra intelligenza artificiale e naturale.
In breve
- Spiega concetti matematici che sostengono il machine learning, tra cui algebra lineare e calcolo.
- Descrive il ruolo dello sviluppo dell’informatica e dei chip per videogiochi nell’espansione dell’AI.
- Affronta le possibili connessioni tra intelligenza artificiale e intelligenza naturale.
- Collega la comprensione della matematica dell’AI alla valutazione delle sue capacità e dei suoi limiti.
Prezzo di riferimento: 30,87 €
Prezzo verificato: 14 nov 2026
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Vantaggi e svantaggi
Vantaggi
- Taglio narrativo dedicato ai fondamenti matematici dell’apprendimento automatico, non soltanto alle applicazioni attuali.
- Collega matematica, storia dell’informatica e sviluppi dell’intelligenza artificiale.
- Il tema dei limiti dell’AI affianca la spiegazione delle sue capacità.
Svantaggi
- È un’edizione in inglese, quindi non è adatta a chi cerca un testo in italiano.
Specifiche tecniche
8 specifiche| Editore | Dutton |
|---|---|
| Data di pubblicazione | 16 luglio 2024 |
| Lingua | Inglese |
| Lunghezza stampa | 480 pagine |
| ISBN-10 | 0593185749 |
|---|---|
| ISBN-13 | 978-0593185742 |
| Dimensioni | 15.93 x 3.81 x 23.6 cm |
| Peso articolo | 1,05 Kilograms |
A chi è adatto?
Adatto a
- Lettori interessati ai fondamenti matematici del machine learning e dell’intelligenza artificiale.
- Chi cerca una trattazione divulgativa che colleghi matematica, informatica e applicazioni dell’AI.
- Lettori a proprio agio con un libro in inglese.
Meno adatto a
- Chi desidera un manuale in italiano o una guida pratica centrata su esercizi e programmazione. Il contenuto fornito non conferma la presenza di questi elementi.
Recensioni dei clienti su Amazon
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Sono disponibili soltanto dati aggregati: la distribuzione è prevalentemente di valutazioni alte, ma include anche valutazioni basse. Questi dati non spiegano le ragioni dei giudizi e non consentono di valutare aspetti specifici come chiarezza, profondità matematica o qualità dell’edizione. Per chi sceglie il libro, lingua inglese e taglio sui fondamenti sono elementi concreti da considerare insieme alle valutazioni.
Domande frequenti
In che lingua è il libro?
La lingua indicata è l’inglese. Non è quindi un’edizione italiana.
Quali argomenti tratta?
Spiega la matematica alla base del machine learning, menzionando algebra lineare e calcolo, e tratta anche il ruolo dell’informatica e dei chip nello sviluppo dell’AI.
È un manuale pratico di programmazione?
La descrizione presenta una spiegazione narrativa dei fondamenti matematici e dei concetti dell’AI. Non conferma esercizi o istruzioni di programmazione.
Quante pagine ha?
La lunghezza di stampa indicata è di 480 pagine.
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