Przemyslowa sztuczna inteligencja: aplikacje uczenia maszynowego i glębokiego

Rosn¿ce wyzwania ¿rodowiskowe XXI wieku - w tym zmiany klimatu, wyczerpywanie si¿ zasobów i utrata ró¿norodno¿ci biologicznej - wymagaj¿ innowacyjnych, opartych na technologii rozwi¿zä. Sztuczna inteligencja dla zrównowäonego rozwoju ¿rodowiska: Machine Learning and IoT Solutions bada, w jaki sposób sztuczna inteligencja (AI), uczenie maszynowe (ML) i Internet rzeczy (IoT) mog¿ wspierä zrównowäone zarz¿dzanie ¿rodowiskiem. Monografia wprowadza podstawy sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i Internetu rzeczy oraz analizuje ich integracj¿ w celu monitorowania w czasie rzeczywistym, analizy danych i optymalizacji systemów ¿rodowiskowych. Kluczowe zastosowania obejmuj¿ przewidywanie klimatu, inteligentne zarz¿dzanie energi¿ i wod¿, rolnictwo precyzyjne, redukcj¿ odpadów i ochron¿ ró¿norodno¿ci biologicznej, poparte odpowiednimi studiami przypadków. Omówiono równie¿ kwestie etyczne, bezpiecze¿stwo danych i wyzwania zwi¿zane ze skalowalno¿ci¿, aby zapewni¿ odpowiedzialne wdräanie. ¿¿cz¿c podstawy teoretyczne z praktycznymi spostrze¿eniami, ksi¿¿ka s¿u¿y jako cenne ¿ród¿o informacji dla studentów, badaczy, praktyków i decydentów, wspieraj¿c innowacje, interdyscyplinarn¿ wspó¿prac¿ i ¿wiadome podejmowanie decyzji w kierunku odpornych i zrównowäonych ekosystemów.