Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Artificial Intelligence Applications and Innovations de Ilias Maglogiannis

Artificial Intelligence Applications and Innovations: IFIP Advances in Information and Communication Technology, cartea 711

Editat de Ilias Maglogiannis, Lazaros Iliadis, John Macintyre, Markos Avlonitis, Antonios Papaleonidas
en Limba Engleză Hardback – 21 iun 2024

Actualizarea adusă de ediția din 2024 a conferinței AIAI reflectă o maturizare a algoritmilor de inteligență artificială, trecând de la explorări teoretice la implementări robuste în domenii critice. Față de edițiile precedente, observăm o pondere semnificativă acordată explicabilității (Hybrid Explanatory Interactive ML) și integrării umane în procesul de decizie (Human-In-The-Loop), elemente esențiale pentru adoptarea IA în medii profesionale reglementate. Putem afirma că acest prim volum al procedurilor Artificial Intelligence Applications and Innovations se distinge printr-o rigoare selectivă ridicată, incluzând doar 108 lucrări dintr-un total de 213 propuneri recenzate. Dacă Multi-disciplinary Trends in Artificial Intelligence v-a oferit cadrul teoretic al tendințelor contemporane, volumul de față, editat de Ilias Maglogiannis și echipa sa, oferă instrumentele practice necesare pentru implementări specifice. Structura cărții facilitează o progresie logică de la analiza datelor la nivel molecular (scRNA-seq) până la aplicații macro în sănătatea publică și crowdfunding medical. Suntem de părere că valoarea tehnică a acestui volum rezidă în diversitatea metodologiilor prezentate. Găsim în această carte soluții pentru recunoașterea activității umane bazate pe semnale WiFi, modele pentru diagnosticul dermatitei atopice și evaluări ale modelelor de limbaj (LLM) pentru clasificarea textelor biomedicale. Tonul este strict tehnic, concentrat pe metrici de performanță și validarea modelelor prin studii de caz concrete, fiind o resursă indispensabilă pentru cercetătorii care urmăresc stadiul actual al inovației în IA aplicată.

Citește tot Restrânge

Din seria IFIP Advances in Information and Communication Technology

Preț: 125911 lei

Preț vechi: 157388 lei
-20%

Puncte Express: 1889
Hardback (4) de la 125911 lei

Carte disponibilă

Livrare economică 12-26 iunie

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9783031632105
ISBN-10: 3031632109
Pagini: 404
Ilustrații: XXVII, 376 p. 142 illus., 126 illus. in color.
Dimensiuni: 160 x 241 x 28 mm
Greutate: 0.77 kg
Ediția:2024
Editura: Springer
Colecția IFIP Advances in Information and Communication Technology
Seria IFIP Advances in Information and Communication Technology

Locul publicării:Cham, Switzerland

De ce să citești această carte

Această carte se adresează cercetătorilor și inginerilor software care doresc să implementeze soluții de IA în medicină și securitate. Cititorul câștigă acces la cele mai noi metodologii de Deep Learning și Machine Learning validate în 2024. Este un motiv concret de achiziție pentru cei care au nevoie de studii de caz documentate despre utilizarea modelelor de limbaj și a tehnicilor de Transfer Learning în contexte practice complexe.

Despre autor

Ilias Maglogiannis este un academician și cercetător recunoscut, cu o activitate vastă în domeniul inteligenței artificiale aplicate, în special în sistemele biomedicale. În calitate de editor principal pentru seria IFIP Advances in Information and Communication Technology, el a coordonat numeroase volume care documentează evoluția IA. Expertiza sa se concentrează pe procesarea imaginilor medicale și pe dezvoltarea de sisteme de suport decizional, fiind o figură centrală în organizarea conferințelor AIAI, unde promovează intersecția dintre algoritmii avansați și necesitățile practice ale societății informaționale.

Descriere scurtă

This book constitutes the refereed proceedings of the 20th IFIP WG 12.5 International Conference on Artificial Intelligence Applications and Innovations, AIAI 2024, held in Corfu, Greece, during June 27–30, 2024.
The 100 full papers and 8 short papers included in this book were carefully reviewed and selected from 213 submissions. The diverse nature of papers presented demonstrates the vitality of AI algorithms and approaches. It certainly proves the very wide range of AI applications as well.

Cuprins

.- A Novel Signature for Distinguishing Non-Lesional from Lesional Skin of Atopic Dermatitis Based on a Machine Learning Approach.
.- Advanced Mortality Prediction in Adult ICU: Introducing a Deep Learning Approach in Healthcare.
.- Advancing scRNA-seq Data Integration via a Novel Gene Selection Method.
.- Data Augmentation Techniques for Cross-Domain WiFi CSI-based Human Activity Recognition.
.- Enhancing Monkeypox Detection: A Machine Learning Approach to Symptom Analysis and Disease Prediction.
.- Evaluation of Language Models for Multilabel Classification of Biomedical Texts.
.- Higher-Order Adaptive Dynamical System Modelling of the Role of Epigenetics in Major Depressive Disorder.
.- Human-In-The-Loop based Success Rate Prediction for Medical Crowdfunding.
.- Hybrid Explanatory Interactive Machine Learning for Medical Diagnosis.
.- Image-Based Human Action Recognition with Transfer Learning using Grad-CAM for Visualization.
.- IRFold: An RNA Secondary Structure Prediction Approach.
.- Machine Learning Models for Predicting Celiac Disease  Based on Non-invasive Clinical Symptoms.
.- Modeling Distributed and Flexible PHM System based on the Belief Function Theory.
.- MTA-Net: a Multi-task Assisted Network for Whole-body Lymphoma Segmentation.
.- Optimization of healthcare process management using machine learning.
.- Revisiting the problem of missing values in high-dimensional data and feature selection effect.
.- Semantic Modelling for Representation and Integration of Health Data from Wearable Devices.
.- The Role of Epigenetics in OCD: a Multi-Order Adaptive Network Model for DNA-Methylation Pathways and the Development of OCD.
.- Towards an Unbiased Classification of Chest X-ray Images using a RL Powered ACGAN Framework.
.- Vision transformer based tokenization for enhanced breast cancer histopathological images classification.
.- WristSense: A Wrist-wear Dataset for Identifying Aggressive Tendencies.
.- A Network-based Intrusion Detection System based on widely used Cybersecurity Datasets and State of the Art ML techniques.
.- Effective Machine Learning Techniques and API Realizations for Visualizing Fraud Detection in Customer Transactions.
.- Enhancing Malware Detection through Machine Learning using XAI with SHAP Framework.
.- Exploration of Ensemble Methods for Cyber Attack Detection in Cyber-Physical Systems.
.- Local Community-Based Anomaly Detection in Graph Streams.
.- Synthetic Data Generation and Impact Analysis of Machine Learning Models for Enhanced Credit Card Fraud Detection.