Introduction to Artificial Intelligence: Understanding the Basics: A Comprehensive Guide to Artificial Intelligence
Lingua: inglese
Editore: Independently published, 2024
- Brossura
- Nuovo
Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno UnitoRia Christie Collections
Venditore AbeBooks dal 25 marzo 2015
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- Titolo
- Introduction to Artificial Intelligence: Understanding the Basics: A Comprehensive Guide to Artificial Intelligence
- Autore
- Titov, Konstantin V.
- Editore
- Independently published
- Anno di pubblicazione
- 2024
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Brossura
- Lingua
- inglese
- ISBN 13
- 9798874154950
- Peso dell'articolo
- 532 grammi
Understand what’s behind ChatGPT—without the math headache.
Introduction to Artificial Intelligence: Understanding the Basics is a clear, non-technical primer that explains how modern AI works, where it’s used, and how to think about it responsibly. You’ll get plain-English definitions first, short examples next, and only then a deeper dive—so you’re never lost.
What you’ll learn—step by step
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AI in one hour: Key terms (algorithm, model, training, inference) and how today’s AI differs from old “if/then” software.
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Generative AI & LLMs: What systems like ChatGPT-style models actually do; prompts vs. instructions; hallucinations; strengths/limits.
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Machine Learning basics: Supervised, unsupervised, and reinforcement learning—plus where each shows up in real products.
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Neural networks & deep learning: Intuition for layers, CNNs (images), and RNN/Transformers (language, sequences).
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Data that drives AI: Structured vs. unstructured data, labeling, leakage, and privacy—why “better data beats bigger models.”
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NLP & computer vision: Sentiment, chatbots, summarization, image recognition, object detection, face matching—explained with everyday use cases.
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Robotics & autonomy: From factory arms to self-driving features and drones—sensing, planning, safety envelopes.
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Ethics & governance: Bias, fairness, transparency, IP, and security—practical checklists for responsible use.
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Real-world applications: Healthcare triage, fraud/risk, retail recommendations, customer support, logistics, and more.
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Careers & skills: Roles across product, data, and engineering; how to upskill (even if you don’t code).
How this guide is different
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Clarity first: Each chapter starts with a quick overview and a plain-English definition before any detail.
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No brittle “click-by-click” walkthroughs: You get durable frameworks and mental models that survive UI changes.
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Short, effective chapters: Designed for busy students, managers, and career switchers who want confidence fast.
Who it’s for
Curious readers, students, business leaders, product managers, analysts, and career-changers who want to speak AI fluently without diving into equations or code.
After reading, you’ll be able to
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Explain how modern AI (including generative AI) works and where it’s useful.
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Spot common pitfalls—bias, overfitting, hallucination—and ask smarter questions.
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Map AI opportunities in your study, team, or business and choose the right next step.
If you want a clear, well-organized introduction that earns back your time, start here.
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