Artificial Intelligence: A Guide for Everyone (eBook)
XIX, 267 Seiten
Springer Nature Switzerland (Verlag)
978-3-031-56713-1 (ISBN)
Enterprises, as well as individuals, are racing to reap the benefits of AI. However, in most cases, they are doing so without understanding the technology or its implications and risks, which can be significant. Artificial Intelligence: A Guide for Everyone is a step in addressing that gap by providing information that readers can easily understand at every level.
This book aims to provide useful information to those planning, developing, or using AI, which has the potential to transform industries and shape the future. Whether you are stepping into the world of AI for the first time or are a seasoned professional seeking deeper insights, this comprehensive guide ensures that both beginners and experienced individuals find value within its pages.
Artificial Intelligence: A Guide for Everyone encompasses theoretical as well as practical aspects of AI across various industries and applications. It demystifies AI by explaining, in a language that non-techies can follow, its history, different types, differentiating technologies, and various aspects of implementation. It explains the connection between AI theory and real-world application across diverse industries and how it fuels innovation.
Whether you are an executive, student, professional, seasoned businessperson, or simply curious about the future of technology, Artificial Intelligence: A Guide for Everyone equips you with the knowledge to navigate this transformative field with confidence.
Erscheint lt. Verlag | 29.7.2024 |
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Zusatzinfo | XIX, 267 p. |
Sprache | englisch |
Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik ► Datenbanken |
Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik | |
Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Statistik | |
Schlagworte | AI • Artificial General Intelligence (AGI) • Artificial Intelligence • Artificial Narrow Intelligence (ANI) • Artificial Super Intelligence (ASI) • cognitive computing • computer vision • Deep learning • machine learning • Natural Language Processing • Neural networks • perception • Problem-Solving • Read-to-use AI • Reasoning • Reinforcement Learning • Robotics • supervised learning • Unsupervised Learning |
ISBN-10 | 3-031-56713-7 / 3031567137 |
ISBN-13 | 978-3-031-56713-1 / 9783031567131 |
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Größe: 6,9 MB
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