Machine learning robotics applications (91 risultati)
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Neuware - TENSOR CALCULUS FOR ENGINEERS & MACHINE LEARNINGA Step-by-Step Guide with Applications in AI, Physics, Robotics & OptimizationStruggling to connect the math in physics with the tensors used in deep learning This book bridges the gap.Whether you're an engineering student, machine learning p…ractitioner, or physics learner, Tensor Calculus for Engineers & Machine Learning gives you a clear, practical path to mastering one of the most powerful mathematical tools in modern science.Instead of treating tensors as abstract theory or just arrays in code, this book shows you how they work across disciplines-using the same notation, the same logic, and real-world applications.What You'll Learn- Understand tensors from first principles-without confusion or intimidation- Master index notation and Einstein summation with ease- Perform tensor operations used in engineering and AI- Derive gradients for neural networks, including attention mechanisms- Apply tensor calculus to mechanics, robotics, and optimization- Use NumPy, PyTorch, and einsum like a professionalWhy This Book Is Different- Combines engineering + AI applications in every chapter- Focuses on intuition first, then formal understanding- Includes 165+ practice problems with full solutions- Features a complete transformer backpropagation walkthrough- Designed for real-world problem solving, not memorizationWho This Book Is For- Engineering students (mechanical, electrical, civil, robotics)- Machine learning and AI practitioners- Physics students and applied mathematicians- Anyone who wants to truly understand tensors-not just use themPrerequisites- Basic linear algebra- Single-variable calculus (multivariable helpful but reviewed inside)Stop memorizing formulas. Start understanding the language behind modern AI and engineering.Master tensor calculus-and unlock the mathematics behind today's most powerful technologies.
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Paperback. Condizione: New. This book provides the mathematical fundamentals of linear algebra to practicers in computer vision, machine learning, robotics, applied mathematics, and electrical engineering. By only assuming a knowledge of calculus, the authors develop, in a rigorous yet down to earth manner, the mathematical theo…ry behind concepts such as: vectors spaces, bases, linear maps, duality, Hermitian spaces, the spectral theorems, SVD, and the primary decomposition theorem. At all times, pertinent real-world applications are provided. This book includes the mathematical explanations for the tools used which we believe that is adequate for computer scientists, engineers and mathematicians who really want to do serious research and make significant contributions in their respective fields.
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Editore: World Scientific Publishing Co Pte Ltd, Singapore, 2020
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