Artificial Intelligence With An Introduction To Machine Lear

Descripción

LIBROS
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--TITULO--
Inteligencia artificial con una introducción al aprendizaje automático de la segunda edición de la serie de inteligencia artificial y robótica chapman y hallcrc

--TITULO--
Artificial Intelligence With an Introduction to Machine Learning, Second Edition (Chapman y HallCRC Artificial Intelligence and Robotics Series)


--DESCRIPCIÓN LARGA--
Revisión En muchas universidades se ofrecen cursos sobre inteligencia artificial (AI), principalmente para estudiantes de ciencias de la computación Esto es muy a menudo un poco optimista ya que este campo también requiere una base matemática sólida Además, ahora hay un creciente rumor sobre los problemas, peligros, etc que pueden aparecer En este campo, este libro de texto es una excelente contribución para evitar estas discusiones y hacer de la inteligencia artificial un campo más y más práctico Christian Postho, St Augustine Acerca del autor Richard E Neapolitan es profesor emérito de ciencias de la computación en la Northeastern Illinois University y ex profesor de bioinformática en la Northwestern University Actualmente es presidente de Bayesian Network Solutions Sus intereses de investigación incluyen probabilidad y estadística, sistemas de apoyo a las decisiones, ciencia cognitiva y aplicaciones del modelado probabilístico en campos como medicina, biología y finanzas El Dr Neapolitan es un autor prolífico y ha publicado en las revistas más prestigiosas en el área amplia de razonamiento bajo incertidumbre Anteriormente, ha escrito cinco libros, incluido el texto seminal de Bayesiano de 1989 Razonamiento probabilístico en sistemas expertos; Aprendizaje de redes bayesianas (2004); Foundations of Algorithms (1996, 1998, 2003, 2010, 2015), que ha sido traducido a tres idiomas; Métodos probabilísticos para la informática financiera y de marketing (2007); y Métodos Probabilísticos para la Bioinformática (2009) Su enfoque de la escritura de libros de texto es distinto en el sentido de que introduce un concepto o metodología con ejemplos simples, y luego proporciona la base teórica Como resultado, sus libros tienen la reputación de hacer que el material difícil sea fácil de entender sin sacrificar el rigor científico Xia Jiang es profesora asociada en el Departamento de Informática Biomédica de la Facultad de Medicina de la Universidad de Pittsburgh Tiene más de 16 años de experiencia docente e investigadora en inteligencia artificial, aprendizaje automático, redes bayesianas y aprendizaje causal para modelar y resolver problemas en biología, medicina y ciencias de la traducción La Dra Jiang fue pionera en la aplicación de las redes bayesianas y la teoría de la información a la tarea de aprender interacciones causales, como la epistasis genética a partir de datos, y ha realizado investigaciones innovadoras en las áreas de informática del cáncer, apoyo a decisiones médicas probabilísticas y biosurvigilancia Es coautora del libro Probabilistic Methods for Financial and Marketing Informatics (2007)

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