IA industriale: applicazioni di apprendimento automatico e profondo
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Bol
Le crescenti sfide ambientali del 21° secolo - tra cui il cambiamento climatico, l'esaurimento delle risorse e la perdita di biodiversità - richiedono soluzioni innovative e guidate dalla tecnologia. Intelligenza artificiale per la sostenibilità ambientale: Machine Learning and IoT Solutions esplora come l'Intelligenza Artificiale (AI), l'Apprendimento Automatico (ML) e l'Internet degli Oggetti (IoT) possano supportare una gestione ambientale sostenibile. La monografia introduce i fondamenti dell'IA, del ML e dell'IoT ed esamina la loro integrazione per il monitoraggio in tempo reale, l'analisi dei dati e l'ottimizzazione dei sistemi ambientali. Le applicazioni principali includono la previsione del clima, la gestione intelligente dell'energia e dell'acqua, l'agricoltura di precisione, la riduzione dei rifiuti e la conservazione della biodiversità, supportate da casi di studio rilevanti. Il documento affronta anche considerazioni etiche, sicurezza dei dati e sfide di scalabilità per garantire un'implementazione responsabile. Combinando fondamenti teorici e intuizioni pratiche, il libro rappresenta una risorsa preziosa per studenti, ricercatori, professionisti e responsabili politici, favorendo l'innovazione, la collaborazione interdisciplinare e un processo decisionale informato verso ecosistemi resilienti e sostenibili.
Le crescenti sfide ambientali del 21° secolo - tra cui il cambiamento climatico, l'esaurimento delle risorse e la perdita di biodiversità - richiedono soluzioni innovative e guidate dalla tecnologia. Intelligenza artificiale per la sostenibilità ambientale: Machine Learning and IoT Solutions esplora come l'Intelligenza Artificiale (AI), l'Apprendimento Automatico (ML) e l'Internet degli Oggetti (IoT) possano supportare una gestione ambientale sostenibile. La monografia introduce i fondamenti dell'IA, del ML e dell'IoT ed esamina la loro integrazione per il monitoraggio in tempo reale, l'analisi dei dati e l'ottimizzazione dei sistemi ambientali. Le applicazioni principali includono la previsione del clima, la gestione intelligente dell'energia e dell'acqua, l'agricoltura di precisione, la riduzione dei rifiuti e la conservazione della biodiversità, supportate da casi di studio rilevanti. Il documento affronta anche considerazioni etiche, sicurezza dei dati e sfide di scalabilità per garantire un'implementazione responsabile. Combinando fondamenti teorici e intuizioni pratiche, il libro rappresenta una risorsa preziosa per studenti, ricercatori, professionisti e responsabili politici, favorendo l'innovazione, la collaborazione interdisciplinare e un processo decisionale informato verso ecosistemi resilienti e sostenibili.
AmazonPagina's: 188, Paperback, Edizioni Sapienza
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