MARC

 008260127s2025        enk          s          000  0  eng
■001on1518009673
■003EBZ
■00520250626213019.0
■006m                d                
■007cr
■015    ▼aGBC534596▼2bnb
■0167  ▼a300537064▼2Uk
■020    ▼a1835462960
■020    ▼a9781835462966▼q(electronic  bk.)
■0248  ▼aCIPO000209371
■037    ▼a11006483▼bIEEE
■040    ▼aEBZ▼beng▼cEBZ
■049    ▼aMAIN
■050  4▼aTK5105.8857
■08204▼a006.3▼223
■090    ▼a전자자료
■1001  ▼aKapoor,  Amita▼eauthor.
■24510▼aHands-on  artificial  intelligence  for  IoT  ▼h[electronic  resources]  :▼bexpert  machine  learning  and  deep  learning  techniques  for  developing  smarter  IoT  systems  /▼cDr.  Amita  Kapoor.
■260    ▼aBirmingham▼bPackt  Publishing▼c2025.
■300    ▼a1  online  resource
■336    ▼atext▼2rdacontent
■337    ▼acomputer▼2rdamedia
■338    ▼aonline  resource▼2rdacarrier
■3410  ▼atextual▼2sapdv▼3EBSCOhost
■5050  ▼aTable  of  Contents  Principles  and  Foundations  of  IoT  and  AI  Data  Access  and  Distributed  Processing  for  IoT  Machine  Learning  for  IoT  Deep  Learning  for  IoT  Optimization  Techniques  in  IoT  Reinforcement  Learning  for  IoT  Generative  Adversarial  Networks  for  IoT  Distributed  AI  for  IoT  AI  Cloud  Platforms  for  IoT  Deep  Learning  for  Time  Series  Data  from  IoT  AI  for  Video  and  Image  Data  from  IoT  AI  for  Text,  Audio  and  Speech  Data  from  IoT  AI  for  Personal  and  Home  IoT  AI  for  Industrial  IoT  AI  for  Smart  Cities  IoT.
■520    ▼aMaster  AI  and  IoT  integration,  from  fundamentals  to  advanced  techniques,  and  revolutionize  your  approach  to  building  intelligent,  data-driven  solutions  across  industries  Key  Features  Leverage  the  power  of  Python  libraries  such  as  TensorFlow  and  Keras  to  work  with  real-time  IoT  data  Enhance  your  IoT  solutions  with  advanced  AI  techniques,  including  deep  learning,  optimization,  and  generative  adversarial  networks  Gain  practical  insights  through  industry-specific  IoT  case  studies  in  manufacturing,  smart  cities,  and  automation  Purchase  of  the  print  or  Kindle  book  includes  a  free  PDF  eBook  Book  DescriptionTransform  IoT  devices  into  intelligent  systems  with  this  comprehensive  guide  by  Amita  Kapoor,  Chief  AI  Officer  at  Tipz  AI.  Drawing  on  25  years  of  expertise  in  developing  intelligent  systems  across  industries,  she  demonstrates  how  to  harness  the  combined  power  of  artificial  intelligence  and  IoT  technology.  A  pioneer  in  making  AI  and  neuroscience  education  accessible  worldwide,  Amita  guides  you  through  creating  smart,  efficient  systems  that  leverage  the  latest  advances  in  both  fields.  This  new  edition  is  updated  with  various  optimization  techniques  in  IoT  used  for  enhancing  efficiency  and  performance.  It  introduces  you  to  cloud  platforms  such  as  Platform  as  a  Service  (PaaS)  and  Infrastructure  as  a  Service  (IaaS)  for  analyzing  data  generated  using  IoT  devices.  You'll  learn  about  machine  learning  algorithms,  deep  learning  techniques,  and  practical  applications  in  real-world  IoT  scenarios  and  advance  to  creating  AI  models  that  work  with  diverse  data  types,  including  time  series,  images,  and  audio.  You'll  also  harness  the  power  of  widely  used  Python  libraries,  TensorFlow  and  Keras,  to  build  a  variety  of  smart  AI  models.  By  the  end  of  the  book,  you'll  emerge  as  a  master  of  AI-driven  IoT,  armed  with  invaluable  experience  in  optimizing  IoT  devices,  boosting  their  performance,  and  integrating  AI  algorithms  to  make  intelligent  decisions.  What  you  will  learn  Integrate  AI  and  IoT  for  enhanced  device  intelligence  Understand  how  to  build  scalable  and  efficient  IoT  systems  Master  both  supervised  and  unsupervised  machine  learning  techniques  for  processing  IoT  data  Explore  the  full  potential  of  deep  learning  in  IoT  applications  Discover  AI-driven  strategies  to  optimize  IoT  system  efficiency  Implement  real-world  IoT  projects  that  leverage  AI  capabilities  Improve  device  performance  and  decision-making  using  AI  algorithms  Who  this  book  is  for  This  book  is  for  IoT  developers,  engineers,  and  tech  enthusiasts,  particularly  those  with  a  background  in  Python,  looking  to  integrate  artificial  intelligence  and  machine  learning  into  IoT  systems.  Python  developers  eager  to  apply  their  knowledge  in  new,  innovative  ways  will  find  it  useful.  It's  also  an  invaluable  guide  for  anyone  with  a  foundational  understanding  of  IoT  concepts  ready  to  take  their  skills  to  the  next  level  and  shape  the  future  of  intelligent  devices.
■532  0▼3EBSCOhost▼a"EBSCO  evaluates  our  products  based  on  the  Web  Content  Accessibility  Guidelines  (WCAG)  and  the  related  Section  508  and  EN  301  549  regulations  in  the  US  and  EU.  Most  EBSCO  products  are  substantially  conformant  with  WCAG  2.2  level  AA."  Source:  https://connect.ebsco.com/s/article/EBSCO-VPATs?language=en_US.  Last  accessed  April  22,  2025.
■588    ▼aDescription  based  on  CIP  data;  resource  not  viewed.
■590    ▼aAdded  to  collection  customer.56279.3
■650  0▼aArtificial  intelligence.
■650  0▼aInternet  of  things▼xTechnological  innovations.
■650  7▼aartificial  intelligence.▼2aat
■77608▼iPrint  version▼z9781835467183
■85640▼3EBSCOhost▼uhttps://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&scope=site&db=nlebk&db=nlabk&AN=4204032
■938    ▼aEBSCOhost▼bEBSC▼n4204032

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서