Prédire l'inconnu : l'histoire et l'avenir de la science des données et de l'intelligence artificielle

Avis des lecteurs

Résumé:

Dans l'ensemble, l'ouvrage de M. Kampakis constitue une introduction perspicace et accessible aux domaines de l'IA et de la science des données, simplifiant avec succès des sujets complexes et les rendant accessibles aux débutants. Il associe un contexte historique à des applications pratiques, ce qui améliore la compréhension et l'engagement.

Avantages:

Le livre est bien écrit et informatif, rendant des sujets complexes accessibles aux débutants. Il comprend des exemples pratiques et des applications du monde réel, ce qui stimule l'intérêt pour l'IA. Le style accessible de l'auteur et sa capacité à simplifier le jargon technique sont particulièrement appréciés. Cet ouvrage constitue un outil pédagogique précieux pour un large public.

Inconvénients:

Aucun inconvénient majeur n'a été mentionné dans les critiques, mais on pourrait en déduire que les lecteurs qui recherchent des discussions plus avancées ou plus techniques pourraient trouver ce livre moins adapté.

(basé sur 4 avis de lecteurs)

Titre original :

Predicting the Unknown: The History and Future of Data Science and Artificial Intelligence

Contenu du livre :

En tant que société, nous luttons constamment pour contrôler l'incertitude et prédire l'inconnu. Très souvent, nous pensons que les domaines et les théories scientifiques sont distincts les uns des autres. Mais un examen plus approfondi permet de découvrir le fil conducteur qui relie nombre d'entre eux. De ChatGPT à Alexa d'Amazon, en passant par Siri d'Apple, la science des données et l'informatique font désormais partie de notre vie. Dans le même temps, la demande en scientifiques des données a augmenté, le domaine étant de plus en plus considéré comme la "profession la plus sexy".

Ce livre tente de combler spécifiquement cette lacune dans la littérature entre la science des données, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle (IA). Comment l'incertitude a-t-elle été abordée historiquement et comment a-t-elle évolué depuis ? Quelles écoles de pensée existent en philosophie, en mathématiques et en ingénierie, et quel rôle ont-elles joué dans le développement de la science des données ? Il utilise l'histoire de la science des données comme un tremplin pour expliquer ce que l'avenir pourrait nous réserver.

Predicting the Unknown (Prévoir l'inconnu) fournit le cadre qui vous aidera à comprendre où va l'IA et comment vous préparer au mieux au monde qui s'annonce dans les prochaines années, à la fois en tant que société et au sein d'une entreprise. Il n'est pas technique et évite les équations ou les explications techniques, mais il est écrit pour le lecteur intellectuellement curieux et l'expert technique intéressé par les détails historiques qui peuvent aider à contextualiser la façon dont nous en sommes arrivés là.

Ce que vous apprendrez

⬤ Explorer le tableau d'ensemble de la science des données et voir comment anticiper au mieux les changements futurs dans ce domaine.

⬤ Comprendre l'apprentissage automatique, l'IA et la science des données.

⬤ La science des données et l'IA sont examinées à travers des récits historiques et humains captivants.

À qui s'adresse ce livre ?

Les chefs d'entreprise et les passionnés de technologie qui cherchent à comprendre comment penser la science des données et l'IA.

Autres informations sur le livre :

• ISBN : 9781484295045
• Auteur : Stylianos Kampakis
• Éditeur : Apress
• Langue : anglais
• Reliure : Broché