Huie gilbert (51 risultati)
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Paperback. Condizione: new. Paperback. Artificial intelligence is shaping the future of society, but who ensures it is ethical, fair, and unbiased? In The Ethics of AI, this book explores the challenges of AI bias, transparency, accountability, and inclusivity-offering practical solutions to create responsible AI systems.Through… detailed explanations, real-world case studies, and hands-on coding exercises, this book breaks down complex AI ethics concepts into actionable steps.Readers will learn: How Bias Creeps into AI Systems - Understanding data bias, algorithmic bias, and their consequencesProven Strategies to Reduce AI Bias - Best practices for ethical data collection and algorithmic fairnessThe Role of Stakeholders in Ethical AI - How developers, policymakers, and organizations can ensure accountabilityPractical Techniques for AI Transparency - Methods to explain AI decisions and build trustGovernance and Regulation Frameworks - Key global guidelines for AI ethics and complianceProactive AI Innovation for Equity - Using AI to drive fairness and social goodWhether you are an AI developer, data scientist, business leader, policymaker, or ethics enthusiast, this book provides the essential knowledge to build and deploy AI that serves all of humanity.The ethical choices we make today will define the role of AI tomorrow. Get your copy now and become a leader in ethical AI development! This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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Paperback. Condizione: new. Paperback. Reinforcement Learning (RL) is transforming the way machines learn, adapt, and optimize decision-making in real-world environments. From financial markets and healthcare innovations to robotics and industrial automation, RL is at the forefront of modern AI breakthroughs. This book is your c…omprehensive guide to understanding and applying RL in the most impactful ways.What You'll Learn: The fundamentals of RL, including Markov Decision Processes (MDPs), Q-learning, Policy Gradient methods, and Deep RL.Practical implementation with Python, TensorFlow, and PyTorch, ensuring hands-on learning through detailed coding examples.Real-world applications of RL in finance, trading, robotics, self-driving cars, healthcare, industrial automation, and smart energy systems.Ethical considerations, safety, and robustness in RL development to ensure fair, unbiased, and reliable AI systems.The future of RL, including its role in Artificial General Intelligence (AGI), self-supervised learning, and causal AI.Unlike most books that focus purely on theory or isolated examples, this book takes a practical, hands-on approach while maintaining deep technical rigor. Every concept is explained in simple, clear language, making it accessible for both beginners and experienced AI practitioners.Who Should Read This?AI and machine learning enthusiasts looking to gain expertise in RL.Software developers and data scientists wanting to apply RL to real-world problems.Researchers and students aiming to understand cutting-edge RL advancements.Industry professionals interested in leveraging RL for automation, optimization, and decision-making.Whether you're an aspiring AI expert, a developer looking to enhance your ML skills, or an industry professional eager to unlock the power of RL, this book will equip you with everything you need.Start your journey into Reinforcement Learning today! This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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Paperback. Condizione: new. Paperback. Mastering Agentic Patterns for Adaptive AI Systems: Workflow Patterns for Building Independent AI AgentsAs artificial intelligence evolves beyond chatbots and static responses, a new class of software emerges-agents that think, act, learn, and adapt on their own. These aren't just tools. Th…ey're collaborators. And building them requires a new mindset, a new architecture, and a new set of design patterns.Mastering Agentic Patterns for Adaptive AI Systems is the definitive guide to designing, building, and scaling intelligent agents that operate autonomously, coordinate in teams, and evolve with experience. Whether you're an AI engineer, backend developer, system architect, or applied researcher, this book provides a clear, practical foundation for crafting agents that move beyond reactive prompts toward proactive, goal-driven behavior.Inside, you'll learn how to: Architect agents with modular memory systems-episodic, semantic, and working-to support long-term reasoning.Implement agent workflows using patterns like Reflect-Act-Learn (RAL), Plan-Execute-Observe-Refine (PEOR), and Goal-Intent-Task-Action (GITA).Build collaborative multi-agent environments with messaging protocols, conflict resolution, and shared task allocation.Apply real-world frameworks like CrewAI, AutoGen, and LangGraph to orchestrate tools, APIs, and LLMs.Design systems that adapt in real-time using feedback loops, self-correction, and dynamic goal alignment.Manage challenges like agent hallucination, autonomy control, and performance measurement.Use production-ready templates, telemetry tools, and debugging strategies to ensure reliability and composability.Every chapter combines conceptual clarity with production-oriented techniques-equipping you to go from theory to real deployments with confidence. Whether you're building autonomous research assistants, intelligent writing agents, developer copilots, or multi-agent platforms-this book will give you the architecture, strategies, and patterns to do it right.Don't just build prompts. Build minds. Grab your copy of Mastering Agentic Patterns for Adaptive AI Systems and start creating agents that truly think, act, and evolve. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
