Review: "Inteligência Artificial Bayesiana"

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O livro Inteligência Artificial Bayesiana, escrito por José Felipe Souza de Almeida, é uma excelente opção para quem deseja entender como a inteligência artificial é usada para aplicações práticas. O livro fornece uma visão geral sobre a área da Inteligência Artificial Bayesiana, abordando tópicos como inferência, inferência bayesiana, lógica bayesiana, redes bayesianas, algoritmos bayesianos, aplicações em sistemas de recomendação e em outras áreas.

O livro é escrito em um tom acessível, não exigindo grandes conhecimentos de matemática para a compreensão. Ele também contém exemplos ao longo dos capítulos que ajudam a ilustrar os conceitos apresentados. As figuras, gráficos e tabelas são utilizados para facilitar a compreensão dos tópicos abordados, tornando o livro ainda mais interessante.

O livro é recomendado para todos aqueles que desejam aprender sobre Inteligência Artificial Bayesiana. É um recurso ótimo para desenvolvedores que desejam adquirir mais conhecimento nesta área. É também recomendado para estudantes e pesquisadores que desejam entender como a Inteligência Artificial Bayesiana é usada para a resolução de problemas práticos.

O livro proporciona ao leitor os conhecimentos necessários para começar a trabalhar com Inteligência Artificial Bayesiana. Ele é repleto de exemplos práticos, abordando todos os principais tópicos, desde inferência bayesiana até redes bayesianas. Além disso, o livro também abrange aplicações em sistemas de recomendação e outras áreas. É uma ótima leitura para aqueles que querem entender o que é e como usar a Inteligência Artificial Bayesiana.

Eu recomendo o livro Inteligência Artificial Bayesiana, escrito por José Felipe Souza de Almeida, para aqueles que desejam obter uma compreensão profunda sobre a Inteligência Artificial Bayesiana. O livro é escrito de forma acessível, com exemplos úteis para a compreensão dos conceitos. Ele aborda todos os principais tópicos, desde inferência bayesiana até redes bayesianas, e fornece ao leitor os conhecimentos necessários para começar a trabalhar com Inteligência Artificial Bayesiana.

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As redes Bayesianas se referem a uma categoria de modelos probabilísticos que representam um conjunto de variáveis e suas dependências condicionais por um grafo acíclico direcionado. Estas redes usam o Teorema de Bayes para calcular a probabilidade de determinados eventos, tendo alguma informação disponível. Com esta prerrogativa, partem de conhecimento incompleto sobre um determinado fenômeno e, assim, permitem máquinas fazerem inferências, previsões e tomada de decisão. Existem vários modelos de tentativas de axiomatizar extensões da lógica para casos de informação incompleta.No desenvolvimento deste livro, a programação Python foi adotada como ferramenta na modelagem das exemplificações. Juntamente a este apoio computacional, é apresentada uma introdução aos pré-requisitos teóricos que formulam a base dos processos probabilísticos discretizados. Entre estes estão: as distribuições de probabilidade, postas na Função Massa de Probabilidade – PMF e seus parâmetros; a Teoria dos Conjuntos; a Probabilidade axiomática Clássica e Empírica; e a Probabilidade Condicional, definida na Regra da Multiplicação e na Lei da Probabilidade Total, em que se insere a Probabilidade Bayesiana com o Teorema de Bayes. Esta lista de tópicos, em que estão expostos os princípios matemáticos, compõe o tema "Redes Bayesianas".Leia mais

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