From Zero to Agents : A Foundational AI/ML Course, Built From First Principles
Langue : anglais
Edité par Amazon Digital Services LLC - Kdp Sep 2026, 2026
- Livre broché
- Neuf
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Neuware - Most machine learning books ask you to trust the black box. This one doesn't. From Zero to Agents rebuilds artificial intelligence from first principles - starting at the question of what a word even is to a computer, and ending with a working, tool-using AI agent you build yourself. Every concept is explained three ways: theoretically, mathematically, and in code - first written from scratch in raw Python, then reimplemented in PyTorch, so you always know exactly what the library is doing for you. This is not a tutorial that skips the hard parts. Every equation is derived. Every result is verified by running the code - including the places where the first attempt didn't work, and the book says so. Inside, you'll build: - Tokenization and embeddings, from raw text to trainable vectors- The mathematical toolkit - vectors, matrices, gradients, probability - explained through working code, not abstract proofs- A complete neural network, with backpropagation derived and verified by hand- Recurrent networks, LSTMs, and a full transformer with real multi-head attention, trained from scratch- LoRA fine-tuning, derived and measured, not just described- A working AI agent - tool use, memory, multi-agent coordination - arriving at the book's own titleWritten for practitioners who want to open a real AI/ML research paper and read the mathematics fluently, on sight - not skim past it to the prose.…
N° de réf. du vendeur 9798171126919
- Titre
- From Zero to Agents : A Foundational AI/ML Course, Built From First Principles
- Auteur
- Junaid Hassan
- Éditeur
- Amazon Digital Services LLC - Kdp Sep 2026
- Année de publication
- 2026
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Taschenbuch
- Langue
- anglais
- ISBN à 13 chiffres
- 9798171126919
- Poids de l'article
- 449 grammes
- Dimensions
- 229x152x18 mm
From Zero to Agents rebuilds artificial intelligence from first principles — starting at the question of what a word even is to a computer, and ending with a working, tool-using AI agent you build yourself. Every concept is explained three ways: theoretically, mathematically, and in code — first written from scratch in raw Python, then reimplemented in PyTorch, so you always know exactly what the library is doing for you.
This is not a tutorial that skips the hard parts. Every equation is derived. Every result is verified by running the code — including the places where the first attempt didn't work, and the book says so.
Inside, you'll build:
- Tokenization and embeddings, from raw text to trainable vectors
- The mathematical toolkit — vectors, matrices, gradients, probability — explained through working code, not abstract proofs
- A complete neural network, with backpropagation derived and verified by hand
- Recurrent networks, LSTMs, and a full transformer with real multi-head attention, trained from scratch
- LoRA fine-tuning, derived and measured, not just described
- A working AI agent — tool use, memory, multi-agent coordination — arriving at the book's own title
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