The AI Landscape (Paperback)
Langue : anglais
Edité par Applied Analytics Learning Press, 2026
- Livre broché
- Neuf
Vendeur : AussieBookSeller, Truganina, VIC, AustralieAussieBookSeller
Vendeur AbeBooks depuis 22 juin 2007
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Paperback. This book gives professionals, students, educators, managers, analysts, entrepreneurs, and curious readers a clear map of modern AI in applied, easy-to-follow language. It explains how the major pieces fit together, including machine learning, deep learning, generative AI, prompt engineering, retrieval-augmented generation (RAG), generative adversarial networks (GANs), AI agents, human-centered design, model evaluation, risk, and business value.Rather than treating AI as a single technology, this guide shows AI as a landscape of connected ideas, tools, decisions, and tradeoffs. You will learn how models are trained, how prompts shape outputs, how retrieval can ground answers in documents, how agents use tools and workflows, how synthetic media is created, and how to evaluate whether an AI system is accurate, useful, safe, and worth the cost.Inside, you will learn how to think about: - Machine learning, deep learning, RAG, GANs, and generative AI- Prompts, tokens, delimiters, retrieval, guardrails, and AI agents- Human oversight, explainability, privacy, bias, and risk- Accuracy, false positives, false negatives, and model evaluation- Data quality, workflows, cost, ROI, and business value- Human-centered AI design and practical product decisions- When to use AI-and when a simpler solution is betterThe book uses diagrams, tables, examples, checklists, code-oriented illustrations, and field-guide explanations to make complex AI concepts easier to compare, remember, and apply. It is designed to help readers build a working mental model, not just memorize definitions.Use this guide if you are evaluating AI tools, teaching AI basics, planning an AI initiative, supporting technical teams, designing an AI-powered product, or exploring an entrepreneurial AI idea. It will help you ask better questions, recognize common failure modes, understand tradeoffs, and communicate more clearly with both technical and nontechnical audiences. A practical field guide to machine learning, generative AI, RAG, AI agents, human-centered design, risk, evaluation, and business value. This item is printed on demand. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability. …
N° de réf. du vendeur 9798234110503
- Titre
- The AI Landscape (Paperback)
- Auteur
- Frank Seres
- Éditeur
- Applied Analytics Learning Press
- Année de publication
- 2026
- État de l'article
- new
- Reliure
- Paperback
- Langue
- anglais
- ISBN à 13 chiffres
- 9798234110503
This book gives professionals, students, educators, managers, analysts, entrepreneurs, and curious readers a clear map of modern AI in applied, easy-to-follow language. It explains how the major pieces fit together, including machine learning, deep learning, generative AI, prompt engineering, retrieval-augmented generation (RAG), generative adversarial networks (GANs), AI agents, human-centered design, model evaluation, risk, and business value.
Rather than treating AI as a single technology, this guide shows AI as a landscape of connected ideas, tools, decisions, and tradeoffs. You will learn how models are trained, how prompts shape outputs, how retrieval can ground answers in documents, how agents use tools and workflows, how synthetic media is created, and how to evaluate whether an AI system is accurate, useful, safe, and worth the cost.
Inside, you will learn how to think about:
• Machine learning, deep learning, RAG, GANs, and generative AI
• Prompts, tokens, delimiters, retrieval, guardrails, and AI agents
• Human oversight, explainability, privacy, bias, and risk
• Accuracy, false positives, false negatives, and model evaluation
• Data quality, workflows, cost, ROI, and business value
• Human-centered AI design and practical product decisions
• When to use AI—and when a simpler solution is better
The book uses diagrams, tables, examples, checklists, code-oriented illustrations, and field-guide explanations to make complex AI concepts easier to compare, remember, and apply. It is designed to help readers build a working mental model, not just memorize definitions.
Use this guide if you are evaluating AI tools, teaching AI basics, planning an AI initiative, supporting technical teams, designing an AI-powered product, or exploring an entrepreneurial AI idea. It will help you ask better questions, recognize common failure modes, understand tradeoffs, and communicate more clearly with both technical and nontechnical audiences.
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Informations concernant le droit de rétractation
Droit statutaire de rétractation
Vous avez le droit d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat dans les 14 jours sans donner de raison.
Le délai de rétractation expirera au bout de 14 jours à compter du jour où vous-même, ou un tiers autre que le transporteur et désigné par vous, prendrez physiquement possession de la dernière marchandise, du dernier lot ou de la dernière pièce.
Pour exercer votre droit de rétractation, remplissez électroniquement et envoyez une déclaration claire sur notre site Web, sous « Vos achats » dans « Votre compte ». Nous vous communiquerons sans délai un accusé de réception de cette rétractation sur un support durable (par exemple, par e-mail).
Pour respecter le délai de rétractation, il vous suffit d'envoyer votre message concernant l'exercice de votre droit de rétractation avant l'expiration du délai de rétractation.
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