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深度学习
物联网深度学习 版权信息
- ISBN:9787302570790
- 条形码:9787302570790 ; 978-7-302-57079-0
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 所属分类:>
物联网深度学习 本书特色
在物联网(Internet of Things,IoT)时代,大量的传感设备会随着时间的推移而收集并生成各种传感数据,以用于各种应用。这些数据主要由基于应用的大型、快速和实时流组成。与此类大数据或数据流相关分析的使用对于学习新信息、预测未来见解,以及做出明智的决定至关重要,这使得物联网成为一种有价值的商业模式和提高生活质量的技术。 本书将详细介绍被称为深度学习(Deep Learning,DL)的高级机器学习技术,它可以促进各种物联网应用中的数据分析和学习。本书的实际用例涉及数据收集、分析、建模和模型的性能评估,以及各种物联网应用和部署的设置,基本上涵盖了每个实现的全部过程。 借助TensorFlow、Keras和Chainer的强大功能,使用深度学习技术来分析和理解物联网生成的大数据和实时数据流。
物联网深度学习 内容简介
《物联网深度学习 》详细阐述了与物联网深度学习相关的基本解决方案,主要包括物联网生态系统、物联网深度学习技术和框架、物联网中的图像识别、物联网中的音频/语音/声音识别、物联网中的室内定位、物联网中的生理和心理状态检测、物联网安全、物联网的预测性维护、医疗物联网中的深度学习等内容。此外,本书还提供了相应的示例、代码,以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。 本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书,也可作为相关开发人员的自学教材和参考手册。
物联网深度学习 目录
物联网深度学习 作者简介
穆罕默德·阿巴杜尔·拉扎克(Mohammad Abdur Razzaque)博士是英国提赛德大学计算机与数字技术学院的高级讲师。他在分布式系统(物联网、P2P网络和云计算)方面拥有超过14年的研发和教学经验,并且非常熟悉网络安全方面的知识。他是端到端(从传感器到云)物联网解决方案的专家,并一直在提供物联网解决方案和企业中机器学习技术使用方面的咨询服务。此外,他还在这些领域成功发表了65篇以上的研究论文。 他拥有都柏林大学计算机科学和信息学院的分布式系统(P2P无线传感器网络、移动自组织网络)博士学位(2008年)。
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