Evolution in Computational Intelligence
Editat de Vikrant Bhateja, Xin She Yang, Jerry Chun-Wei Lin, Ranjita Dasen Limba Engleză Paperback – 27 apr 2024
Metodologia care stă la baza volumului Evolution in Computational Intelligence este una riguros aplicativă, concentrându-se pe implementarea de design patterns avansate în arhitecturi de calcul inteligent, testarea modelelor de Deep Learning și securitatea sistemelor prin metode de detecție a intruziunilor. Remarcăm o tranziție clară de la teoria pură spre soluții inginerești concrete, unde algoritmii evolutivi și procesarea semnalelor sunt utilizați pentru a rezolva probleme reale de clasificare și localizare în domenii critice precum medicina și transporturile.
Structura cărții este organizată pentru a facilita o progresie logică de la viziunea computerizată (computer vision) la securitatea rețelelor. Putem afirma că selecția de lucrări, ce include studii despre utilizarea rețelelor neuronale convoluționale pentru estimarea concentrației de particule sau modele ensemble pentru predicția tumorilor cerebrale prin MRI, oferă o acoperire exhaustivă a stadiului actual al tehnologiei. Abordarea diferă de Intelligent Data Engineering and Analytics prin faptul că este mai puțin abstractă și mult mai aplicabilă, punând un accent deosebit pe validarea modelelor prin seturi de date sintetice și reale, cum este cazul sistemelor de recunoaștere a numerelor de înmatriculare.
În contextul operei editorului Vikrant Bhateja, acest volum continuă direcțiile explorate în Cyber Security and Intelligent Systems, însă extinde sfera de aplicare către inteligența computațională hibridă. Dacă lucrările anterioare se concentrau masiv pe designul sistemelor de informații, Evolution in Computational Intelligence integrează mai profund calculul evolutiv ca motor de optimizare pentru rețelele wireless și protocoalele de comunicare, oferind o resursă tehnică de neegalat pentru cercetătorii care urmăresc implementarea practică a IA.
Preț: 1783.63 lei
Preț vechi: 2229.53 lei
-20%
Carte tipărită la comandă
Livrare economică 11-17 iunie
Specificații
ISBN-10: 9811975159
Pagini: 660
Ilustrații: XVIII, 641 p. 294 illus., 219 illus. in color.
Dimensiuni: 155 x 235 x 36 mm
Greutate: 0.98 kg
Ediția:2023
Editura: Springer
Locul publicării:Singapore, Singapore
De ce să citești această carte
Această resursă este esențială pentru inginerii și studenții la master care doresc să înțeleagă cum se implementează modelele ensemble și Deep Learning în scenarii de producție. Cititorul câștigă acces la studii de caz documentate despre securitate cibernetică și procesare de imagine, învățând să aplice algoritmi complecși pentru rezolvarea unor probleme de nișă, de la radiologie digitală la analiza politicilor de confidențialitate.
Despre autor
Editorii acestui volum sunt figuri proeminente în comunitatea academică internațională. Vikrant Bhateja este un cercetător prolific cu expertiză în procesarea semnalelor și imagistică medicală, coordonând numeroase conferințe sub egida Springer. Xin She Yang este recunoscut la nivel mondial pentru contribuțiile sale în algoritmii de optimizare bio-inspirați, fiind creatorul algoritmului Firefly. Împreună cu Jerry Chun-Wei Lin și Ranjita Das, aceștia formează o echipă editorială care garantează rigoarea științifică și relevanța practică a lucrărilor selectate pentru publicațiile FICTA.
Descriere scurtă
Cuprins
Notă biografică
Xin-She Yang obtained his DPhil in Applied Mathematics from the University of Oxford. He then worked at Cambridge University and National Physical Laboratory (UK) as a Senior Research Scientist. Now he is Reader at Middlesex University London, Fellow of the Institute of Mathematics and its Application (IMA), and a co-Editor of the Springer Tracts in Nature-Inspired Computing. He has published more than 250 peer-reviewed research papers with more than 65,000 citations, and he has been on the prestigious list of highly-cited researchers (Clarivate Analytics/Web of Sciences) for six consecutive years (2016-2021).
Jerry Chun-Wei Lin received his Ph.D. from the Department of Computer Science and Information Engineering, National Cheng Kung University, Tainan, Taiwan in 2010. He is currently a full Professor with the Department of Computer Science, Electrical Engineering and Mathematical Sciences, Western Norway University of Applied Sciences, Bergen, Norway. He has published more than 400 research articles in top-tier journals and conferences, 12 edited books, as well as 33 patents (held and filed, 3 US patents). His research interests include data analytics, soft computing, artificial intelligence/machine learning, optimization, IoT, and privacy preserving and security technologies. He is the Editor-in-Chief of the International Journal of Data Science and Pattern Recognition. He has recognized as the most cited Chinese Researcher respectively in 2018, 2019, and 2020 by Scopus/Elsevier. He is the Fellow of IET (FIET), senior member for both IEEE and ACM.
Dr. Ranjita Das is currently serving as a Head and Assistant Professor, Department of Computer Science and Engineering, National Institute of Technology Mizoram. She has joined the National Institute of Technology Mizoram in the year 2011. She did her PhD. from NIT Mizoram, M. Tech from Tezpur University, and B. Tech. from NIT Agartala. She has over 10 years of teaching experience. Her research was in the area of Pattern Recognition, Information retrieval, Computational biology, and Machine learning. She has published 20 journal and International conference papers in various journals with SCI impact factors, SCOPUS index, and also in Conf proceedings of Springer, IEEE, etc. She has two ongoing sponsored projects funded by DBT and SERB. Under her supervision presently ten research scholars are doing research work. She was recipient of Best paper awards in the conferences IEEE-INDICON-2017, ICACCP-2019, IC4E-2020.