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L'intelligenza algoritmica rappresenta la spina dorsale dei sistemi di IA adattivi, fornendo i principi, i meccanismi e le strategie computazionali che consentono alle macchine di percepire, apprendere, ragionare e agire autonomamente in ambienti complessi, dinamici e spesso imprevedibili.Comprendendo e padroneggiando gli algoritmi fondamentali, tra cui i modelli di apprendimento automatico, le tecniche di ottimizzazione, il ragionamento probabilistico, l'apprendimento per rinforzo, le architetture neurali e gli approcci ibridi, i ricercatori e i professionisti possono progettare sistemi non…mehr

Produktbeschreibung
L'intelligenza algoritmica rappresenta la spina dorsale dei sistemi di IA adattivi, fornendo i principi, i meccanismi e le strategie computazionali che consentono alle macchine di percepire, apprendere, ragionare e agire autonomamente in ambienti complessi, dinamici e spesso imprevedibili.Comprendendo e padroneggiando gli algoritmi fondamentali, tra cui i modelli di apprendimento automatico, le tecniche di ottimizzazione, il ragionamento probabilistico, l'apprendimento per rinforzo, le architetture neurali e gli approcci ibridi, i ricercatori e i professionisti possono progettare sistemi non solo accurati ed efficienti, ma anche resilienti, interpretabili, scalabili e in grado di adattarsi continuamente.Questi algoritmi fungono da tessuto connettivo tra i dati grezzi e le informazioni utili, trasformando gli input in risultati predittivi, prescrittivi e persino creativi che supportano il processo decisionale umano e le operazioni autonome.
Autorenporträt
Dr. R. Ratheesh pracuje jako profesor nadzwyczajny w Departamencie ECE w Agni College of Technology. Mohana Priya P. pracuje jako adiunkt w Departamencie CSE w Vels Institute of Science, Technology and Advanced Studies.Dr. G. S. Uthayakumar pracuje jako profesor nadzwyczajny w Departamencie ECE w St. Joseph's Institute of Technology.