Giới Thiệu Ebook Machine Learning Application - Từ Computer Vision Đến Robotic [Ấn Bản Lần Thứ 1, Tháng 12-2023] [PDF, EPUB] [Mã - 9729E]

 Tài nguyên thực tế về tầm quan trọng của các ứng dụng Machine Learning và Deep Learning trong các công nghệ khác nhau và các tình huống thực tế.

Machine Learning Applications thảo luận về những tiến bộ về mặt phương pháp của machine learning và deep learning, trình bày các ứng dụng trong xử lý hình ảnh, bao gồm phát hiện khuôn mặt và phương tiện, phân loại hình ảnh, phát hiện đối tượng, phân đoạn hình ảnh và cung cấp các ứng dụng trong thế giới thực trong chăm sóc sức khỏe để xác định bệnh và chẩn đoán, chẳng hạn như tạo ra hồ sơ sức khỏe thông minh và chẩn đoán hình ảnh y tế, đồng thời cung cấp các ví dụ thực tế, các nghiên cứu trường hợp, trường hợp sử dụng và kỹ thuật để cho phép người đọc học tập tích cực.

Bao gồm 13 chương, cuốn sách này cũng giới thiệu các ứng dụng thực tế của machine learning và deep learning trong công nghệ blockchain, an ninh mạng và biến đổi khí hậu. Giải thích về AI và các ứng dụng robotic trong thiết kế cơ khí cũng được thảo luận, bao gồm các ca phẫu thuật có sự hỗ trợ của robot, an ninh và thám hiểm không gian. Cuốn sách mô tả tầm quan trọng của từng lĩnh vực chủ đề và nêu chi tiết lý do tại sao chúng lại quan trọng đối với chúng ta từ góc độ xã hội và con người.

Được biên tập bởi hai học giả có trình độ cao và được đóng góp bởi các nhà lãnh đạo tư tưởng có uy tín trong lĩnh vực tương ứng của họ, Machine Learning Applications bao gồm thông tin về:

✓ Content based medical image retrieval (CBMIR), bao gồm face và vehicle detection, multi-resolution và multisource analysis, manifold và image processing, và morphological processing.

✓ Smart medicine, bao gồm học máy và trí tuệ nhân tạo trong y học, xác định rủi ro, can thiệp phù hợp và các quy tắc liên kết.

✓ Các ứng dụng AI và robot cho giao thông và cơ sở hạ tầng (ví dụ: ô tô tự hành và thành phố thông minh), cùng với hiện tượng nóng lên toàn cầu và biến đổi khí hậu.

✓ Xác định và chẩn đoán bệnh, phát hiện và sản xuất thuốc, chẩn đoán hình ảnh y tế, personalized medicine, và smart health record.

Với cách tiếp cận chủ đề thực tế, Machine Learning Applications là nguồn tài nguyên lý tưởng cho các chuyên gia làm việc với các công nghệ thông minh như machine và deep learning, AI, IoT và các truyền thông không dây khác; nó cũng rất phù hợp cho các chuyên gia làm việc trong lĩnh vực robotics, computer vision, cyber security và hơn thế nữa.

Mục lục:

✓ Chương 01: Statistical Similarity trong Machine Learning.

✓ Chương 02: Chương 02: Phát triển các phương pháp dựa trên ML cho Adaptive Intelligent E- Learning Systems và Time Series Analysis Techniques.

✓ Chương 03: Time- Series Forecasting cho Stock Market sử dụng Convolutional Neural Network.

✓ Chương 04: Nghiên cứu so sánh khả năng ứng dụng biểu đồ màu của CBIR dùng để phát hiện bệnh trên lá cây trồng.

✓ Chương 05: Stock Index Forecasting sử dụng RNN- Long Short- Term Memory.

✓ Chương 06: Nghiên cứu và phân tích các mô hình học máy để phát hiện URL lừa đảo.

✓ Chương 07: Ứng dụng thực tế của công nghệ BC trong Internet of Things.

✓ Chương 08: Persistent Threat nâng cao.

✓ Chương 09: Tích hợp Công nghệ Blockchain và Internet vạn vật: Thách thức và Giải pháp.

✓ Chương 10: Các kỹ thuật Machine Learning để phân tích SWOT của hệ thống giáo dục trực tuyến.

✓ Chương 11: Dự đoán năng suất cây trồng và độ ẩm đất bằng các thuật toán Machine Learning.

✓ Chương 12: Multirate Signal Processing trong WSN cho Channel Capacity và Energy Efficiency sử dụng Machine Learning.

✓ Chương 13: Giới thiệu về Mechanical Design của AI- Based Robotic System.