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Dans cet ouvrage, nous abordons certaines implémentations de l'IA à l'aide de modèles d'apprentissage automatique populaires, tels que l'algorithme de l'arbre de décision : L'algorithme de l'arbre de décision, l'algorithme de la forêt aléatoire, l'apprentissage profond et les réseaux neuronaux à convolution. En outre, cet ouvrage établit un lien entre la reconnaissance des émotions et le contexte culturel. Il examine les applications actuelles de l'IA dans l'industrie aérospatiale, en se concentrant sur l'amélioration de la sécurité, la maintenance prédictive et le développement du concept…mehr

Produktbeschreibung
Dans cet ouvrage, nous abordons certaines implémentations de l'IA à l'aide de modèles d'apprentissage automatique populaires, tels que l'algorithme de l'arbre de décision : L'algorithme de l'arbre de décision, l'algorithme de la forêt aléatoire, l'apprentissage profond et les réseaux neuronaux à convolution. En outre, cet ouvrage établit un lien entre la reconnaissance des émotions et le contexte culturel. Il examine les applications actuelles de l'IA dans l'industrie aérospatiale, en se concentrant sur l'amélioration de la sécurité, la maintenance prédictive et le développement du concept d'usine intelligente. En outre, il montre comment FIWARE et les systèmes intelligents contribuent à la gestion des ressources et au développement des villes intelligentes. Le potentiel des technologies intelligentes, y compris l'IdO, les drones, le Raspberry Pi et l'apprentissage en groupe, dans divers domaines tels que l'agriculture, la surveillance et les soins de santé, est également mis en lumière. En outre, le livre aborde les défis posés par la croissance exponentielle des données dans le secteur de l'énergie et le rôle des unités de mesure Phasor dans la surveillance de la transformation de l'énergie. Les conclusions soulignent les avantages de ces technologies en termes d'amélioration de l'efficacité, de réduction des coûts et de solutions innovantes aux problèmes existants. Comme dans la partie 1, les lecteurs peuvent également bénéficier d'un exemple Python qui utilise l'apprentis
Autorenporträt
Dr. Alexander I. Iliev ist Inhaber zweier Patente im Bereich Digital Audio Watermarking. Er hat eine Reihe von Forschungsarbeiten in Fachzeitschriften und internationalen Konferenzberichten in den Bereichen DSP, Big Data Analytics, intelligente Systeme und künstliche Intelligenz veröffentlicht. Er ist an der UC Berkeley, der University of Miami und der University of Wisconsin tätig.