ما در آیتی هلو از شهریور ۱۴۰۲ کارمون رو با عشق به کتاب و یادگیری شروع کردیم. تخصص ما چاپ کتابهای تخصصی به زبان اصلیه و با استفاده از تکنولوژیهای روز و مواد اولیه باکیفیت، مطمئن میشیم که هر کتاب از نظر ظاهر و محتوا در بهترین سطح قرار بگیره.
هدفمون اینه که دسترسی به منابع علمی و آموزشی معتبر رو برای همه سادهتر کنیم و در این مسیر، همراه و همکار خوبی برای شما باشیم.
Expert machine learning and deep learning techniques for developing smarter IoT systems
تحول در ساخت سیستمهای هوشمند و دادهمحور برای آینده صنایع
این کتاب، نوشتهی Amita Kapoor, مدیر ارشد هوش مصنوعی در Tipz AI، راهنمایی جامع برای تبدیل دستگاههای اینترنت اشیاء (IoT) به سیستمهای هوشمند و کارآمد است. با تکیه بر ۲۵ سال تجربه در توسعه سیستمهای هوشمند در صنایع مختلف، نویسنده شما را با قدرت ترکیبی هوش مصنوعی (AI) و اینترنت اشیاء (IoT) آشنا میکند. این اثر نه تنها مفاهیم پایه را پوشش میدهد، بلکه به تکنیکهای پیشرفتهای میپردازد که میتوانند رویکرد شما را در ساخت راهحلهای هوشمند مبتنی بر داده متحول کنند.
این ویرایش جدید با تکنیکهای بهینهسازی IoT بهروزرسانی شده و بر افزایش کارایی و عملکرد تمرکز دارد. شما با پلتفرمهای ابری مانند PaaS (Platform as a Service) و IaaS (Infrastructure as a Service) آشنا میشوید که برای تحلیل دادههای تولیدشده توسط دستگاههای IoT طراحی شدهاند. همچنین، با استفاده از کتابخانههای قدرتمند پایتون مانند TensorFlow و Keras, مدلهای AI هوشمند برای دادههای متنوع مانند سریهای زمانی، تصاویر و صدا خواهید ساخت.
چرا این کتاب؟
این کتاب بیش از یک راهنمای آموزشی است؛ ابزاری برای تحول حرفهای شماست. اگر میخواهید در حوزههایی مانند تولید هوشمند، شهرهای هوشمند یا اتوماسیون پیشرو باشید، این کتاب شما را با مهارتهای لازم مجهز میکند. با بیش از ۵۰۰ صفحه محتوا، شامل مثالهای کد، مطالعات موردی و تمرینهای عملی، میتوانید دانش را بهسرعت در پروژههای واقعی اعمال کنید.
بهرهگیری از پایتون: استفاده از کتابخانههای قدرتمند مانند TensorFlow و Keras برای پردازش دادههای بلادرنگ IoT.
تکنیکهای پیشرفته AI: یادگیری عمیق، بهینهسازی و شبکههای مولد خصمانه (GAN) برای بهبود راهحلهای IoT.
مطالعات موردی عملی: کاربردهای واقعی IoT در تولید، شهرهای هوشمند و اتوماسیون.
در دنیای فناوری که بهسرعت در حال تحول است، ادغام هوش مصنوعی و اینترنت اشیاء یکی از مهمترین روندهای نوآورانه است. این کتاب به شما کمک میکند تا دستگاههای IoT را از ابزارهای ساده جمعآوری داده به سیستمهای هوشمندی تبدیل کنید که قادر به تحلیل دادهها و تصمیمگیری خودکار هستند. برای مثال، تصور کنید یک سیستم نظارت محیطی که نه تنها دما و رطوبت را اندازهگیری میکند، بلکه با استفاده از AI، الگوهای غیرعادی را تشخیص داده و هشدار میدهد.
مزیت رقابتی:
این کتاب شما را با مهارتهایی مجهز میکند تا در صنایعی مانند بهداشت، حملونقل، کشاورزی و تولید پیشتاز باشید. با یادگیری تکنیکهای پیشرفته، میتوانید هزینهها را کاهش دهید، کارایی را افزایش دهید و تصمیمگیریهای مبتنی بر داده را بهبود ببخشید.
این فصل پایه و اساس را میسازد. شما با مفاهیم کلیدی اینترنت اشیاء مانند پروتکلهای ارتباطی (MQTT، CoAP) و امنیت شبکههای IoT آشنا میشوید. سپس، به هوش مصنوعی میپردازیم: از تاریخچه تا الگوریتمهای پایه مانند رگرسیون و طبقهبندی. مثالهای عملی نشان میدهند چگونه AI دادههای خام IoT را به اطلاعات ارزشمند تبدیل میکند.
با افزایش حجم دادههای IoT، مدیریت آنها چالشبرانگیز است. این فصل به سیستمهای توزیعشده مانند Hadoop و Spark میپردازد و استفاده از پلتفرمهای ابری مانند AWS IoT و Azure IoT Hub را توضیح میدهد. تکنیکهایی برای کاهش تأخیر در پردازش بلادرنگ نیز ارائه شده است.
این فصل قلب تپنده کتاب است. شما با الگوریتمهای نظارتشده (مانند SVM و درخت تصمیم) و نظارتنشده (مانند K-Means) آشنا میشوید. کدهای پایتون عملی نشان میدهند چگونه مدلهای ML را برای پیشبینی خرابی تجهیزات یا تحلیل دادههای IoT آموزش دهید.
یادگیری عمیق با شبکههای عصبی (CNN، RNN) برای دادههای پیچیده مانند تصاویر و سریهای زمانی ایدهآل است. این فصل با TensorFlow و Keras مثالهایی ارائه میدهد، مانند تشخیص اشیاء در ویدیوهای نظارتی IoT.
این فصل جدید بر بهینهسازی تمرکز دارد و تکنیکهایی مانند الگوریتمهای ژنتیک، PSO و بهینهسازی مبتنی بر گرادیان را برای افزایش کارایی سیستمهای IoT معرفی میکند. برای مثال، میآموزید چگونه مسیرهای بهینه برای روباتهای صنعتی پیدا کنید یا مصرف انرژی در شبکههای حسگر را کاهش دهید.
این فصل به یادگیری تقویتی (RL) میپردازد، جایی که عاملها از طریق آزمون و خطا یاد میگیرند. مثالهایی مانند کنترل ترافیک در شهرهای هوشمند با استفاده از Q-Learning ارائه شده است. کدهای پایتون با کتابخانههایی مانند Gym به شما امکان آزمایش میدهند.
این فصل به GANها اختصاص دارد که برای تولید دادههای مصنوعی، مانند شبیهسازی دادههای سنسور، مفیدند. کاربردهایی در امنیت سایبری IoT، مانند تشخیص حملات، بررسی میشود.
این فصل به Federated Learning میپردازد، روشی که مدلها را بدون اشتراک دادههای خام آموزش میدهد، که برای حفظ حریم خصوصی در دستگاههای IoT ضروری است.
این فصل پلتفرمهایی مانند Google Cloud AI و IBM Watson را معرفی میکند و نشان میدهد چگونه از آنها برای مقیاسپذیری استفاده کنید.
یادگیری عمیق برای دادههای سری زمانی از IoT: مانند پیشبینی تقاضا در شبکههای انرژی.
AI برای دادههای ویدیو و تصویر از IoT: مانند تشخیص چهره در دوربینهای امنیتی.
AI برای دادههای متن، صدا و گفتار از IoT: مانند دستیاران صوتی در خانههای هوشمند.
AI برای IoT شخصی و خانگی: مانند مدیریت هوشمند家电ها.
AI برای IoT صنعتی: مانند تولید هوشمند و نگهداری پیشبینانه.
AI برای IoT شهرهای هوشمند: مانند مدیریت ترافیک و بهینهسازی انرژی.
ادغام AI و IoT برای افزایش هوش دستگاهها.
ساخت سیستمهای IoT مقیاسپذیر و کارآمد.
تسلط بر تکنیکهای یادگیری ماشین نظارتشده و نظارتنشده برای پردازش دادههای IoT.
کاوش پتانسیل کامل یادگیری عمیق در کاربردهای IoT.
کشف استراتژیهای AI-driven برای بهینهسازی کارایی سیستم IoT.
پیادهسازی پروژههای واقعی IoT که از قابلیتهای AI بهره میبرند.
بهبود عملکرد دستگاه و تصمیمگیری با استفاده از الگوریتمهای AI.
این کتاب برای توسعهدهندگان IoT، مهندسان و علاقهمندان فناوری، بهویژه کسانی با زمینه پایتون، که میخواهند هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را در سیستمهای IoT ادغام کنند، مناسب است. توسعهدهندگان پایتون که مشتاق اعمال دانش خود در راههای نوآورانه هستند، از آن بهره خواهند برد. همچنین، راهنمایی ارزشمند برای هر کسی با درک پایهای از مفاهیم IoT که آماده ارتقای مهارتهای خود و شکلدهی آینده دستگاههای هوشمند است.
کتاب شامل دسترسی به کدهای GitHub و وبینارهای نویسنده است که یادگیری شما را تقویت میکنند. این منابع به شما کمک میکنند تا دانش تئوری را به عمل تبدیل کنید.
نمونه چاپ کتاب موجود نیست.
نظرات کاربران