Mesterséges intelligencia IoT szakácskönyv: Több mint 70 recept az intelligens otthonok, az ipari IoT és az intelligens városok AI-megoldásainak kialakításához

Olvasói vélemények

A könyv átfogó útmutatót nyújt a mesterséges intelligencia IoT-projektekben való alkalmazásához, gyakorlatias, lépésről lépésre történő megközelítéssel és gyakorlati példákkal. Míg a könyv szilárd forrásként szolgál a kezdők és azok számára, akik a mesterséges intelligenciát szeretnék beépíteni IoT-megoldásaikba, egyes kritikusok megjegyezték, hogy a könyv nem elég mély, és hiányoznak belőle a példákhoz szükséges adatkészletek.

Hasznos tartalom gyakorlati példákkal, több környezetre kiterjedő megközelítéssel, lefedi a teljes IoT/ML életciklust, és számos gyakorlati receptet tartalmaz. A „hogyan kell csinálni” és a „hogyan működik” jól strukturált formátuma hozzáférhetővé teszi. Nagyszerű forrás a mesterséges intelligencia és az IoT területén kezdők számára.

Hiányzik a mélység néhány haladó témában, hiányoznak az adatkészletek néhány példa végrehajtásához, a mesterséges intelligenciával kapcsolatos etikai viták elhanyagolva vannak, és néhány témát csak röviden említ, ami a teljes megértés hiányát kockáztatja.

(10 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Artificial Intelligence for IoT Cookbook: Over 70 recipes for building AI solutions for smart homes, industrial IoT, and smart cities

Könyv tartalma:

Gépi tanulási és mélytanulási technikák alkalmazása a valós idejű IoT-adatokon végzett prediktív elemzéshez

Főbb jellemzők:

⬤ Találjon gyors megoldásokat a gyakori problémákra, amelyekkel az intelligens IoT-alkalmazások építése során szembesül.

⬤ Végleges technikák, például számítógépes látás, NLP és beágyazott gépi tanulás megvalósítása.

⬤ Építs, tartsd fenn és telepíts gépi tanulási rendszereket, hogy az IoT-adatokból kulcsfontosságú meglátásokat nyerj.

Könyv leírása:

A mesterséges intelligencia (AI) gyorsan talál gyakorlati alkalmazásokat a legkülönbözőbb iparági vertikális területeken, és a tárgyak internete (IoT) is ezek közé tartozik. A fejlesztők keresik a módját annak, hogy az IoT-eszközöket intelligensebbé tegyék, és megkönnyítsék a felhasználók életét. Ezzel az AI szakácskönyvvel képes lesz arra, hogy az IoT-adatok felhasználásával intelligens elemzést hajtson végre, hogy betekintést nyerjen, eredményeket jósoljon meg és megalapozott döntéseket hozzon, valamint olyan fejlett AI-technikákat tárgyal, amelyek megkönnyítik az elemzést és a tanulást a különböző IoT-alkalmazásokban.

A könyv receptalapú megközelítéssel végigvezeti Önt az olyan alapvető folyamatokon, mint az adatgyűjtés, az adatelemzés, a modellezés, a statisztika és a felügyelet, valamint a telepítés. Az intelligens otthonokból, az ipari IoT-ből és az intelligens eszközökből származó valós adathalmazokat használ majd az egyszerűtől az összetett modellek betanításához és értékeléséhez, valamint a betanított modellek segítségével előrejelzések készítéséhez. A későbbi fejezetek végigvezetnek a gépi tanulás, a mélytanulás és más AI-technikák, például a természetes nyelvfeldolgozás (NLP), a számítógépes látás és a beágyazott gépi tanulás megvalósítása során felmerülő legfontosabb kihívásokon az intelligens IoT-rendszerek kiépítéséhez. Mindezek mellett megtanulja, hogyan telepítheti a modelleket, és hogyan javíthatja könnyedén a teljesítményüket.

A könyv végére képes lesz arra, hogy végponttól végpontig terjedő AI-alkalmazásokat csomagoljon és telepítsen, és a bevált gyakorlatokat alkalmazza a gyakori IoT-problémákra.

Amit tanulni fog:

⬤ Tudja meg a különböző AI-technikákat, amelyekkel intelligens IoT-megoldásokat építhet a semmiből.

⬤ A gépi tanulás és a mélytanulási technikák használata intelligens hangfelismerő és arcfelismerő rendszerek építéséhez.

⬤ Algoritmusok segítségével betekintést nyerhetsz az IoT-adatokba, és projektekben implementálhatod őket.

⬤ Végezzen anomália-felismerést idősoros adatok és más típusú IoT-adatok esetében.

⬤ Beágyazott rendszerek tanulási technikáinak megvalósítása gépi tanuláshoz kis eszközökön.

⬤ Előzetesen betanított gépi tanulási modellek alkalmazása egy éles eszközön.

⬤ Gépi tanulási modellek alkalmazása webes alkalmazásokban és mobilokon a TensorFlow. js és a Java segítségével.

Kinek szól ez a könyv:

.

Ha Ön IoT-gyakorló, aki AI-technikákat szeretne beépíteni intelligens IoT-megoldások építéséhez anélkül, hogy rengeteg AI-elméletet kellene átbogarásznia, akkor ez az AI IoT-könyv Önnek szól. Azok az adattudósok és AI-fejlesztők, akik IoT-központú AI-megoldásokat szeretnének létrehozni, szintén hasznosnak találják ezt a könyvet. A Python programozási nyelv és az IoT alapfogalmak ismerete szükséges ahhoz, hogy a mesterséges intelligencia könyvben tárgyalt fogalmakat hatékonyabban meg lehessen érteni.