Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Machine Learning Crash Course for Engineers de Eklas Hossain

Machine Learning Crash Course for Engineers

Autor Eklas Hossain
en Limba Engleză Hardback – 3 ian 2024

Considerăm că principala barieră pentru inginerii care doresc să adopte tehnologiile de învățare automată nu este lipsa resurselor, ci decalajul dintre teoria abstractă și implementarea practică în domenii precum robotica sau sistemele energetice. Machine Learning Crash Course for Engineers abordează direct această problemă, fiind conceput ca un ghid tehnic accelerat care prioritizează aplicațiile în detrimentul demonstrațiilor matematice exhaustive. Apreciem structura logică a volumului, care debutează cu criteriile de selecție a modelelor și progresează sistematic spre studii de caz complexe. Cuprinsul indică o tranziție clară de la algoritmi fundamentali la implementări specifice în procesarea semnalelor, imagistică și sisteme de control. Complementar lui Machine Learning for Engineers de Ryan G. McClarren, care oferă o perspectivă asupra sistemelor fizice analogice, volumul de față acoperă zona de programare efectivă în Python, oferind demonstrații pas cu pas pentru rezolvarea problemelor din lumea reală. Credem că experiența anterioară a autorului, Eklas Hossain, reflectată în lucrări precum MATLAB and Simulink Crash Course for Engineers sau Photovoltaic Systems, este esențială aici. Această expertiză se traduce printr-o abordare pragmatică a învățării automate, privită nu ca o disciplină teoretică, ci ca un instrument de optimizare a infrastructurii energetice și a sistemelor autonome. Volumul reușește să sintetizeze concepte de ultimă oră într-un format accesibil profesioniștilor care au nevoie de rezultate imediate în proiectele lor de inginerie.

Citește tot Restrânge

Preț: 39593 lei

Preț vechi: 46579 lei
-15%

Puncte Express: 594
Paperback 41219 lei
Hardback 39593 lei

Carte disponibilă

Livrare economică 02-16 mai
Livrare express 18-24 aprilie pentru 4999 lei

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9783031469893
ISBN-10: 3031469895
Pagini: 476
Ilustrații: XX, 453 p. 170 illus., 156 illus. in color.
Dimensiuni: 160 x 241 x 31 mm
Greutate: 0.87 kg
Ediția:1st ed. 2024
Editura: Springer
Locul publicării:Cham, Switzerland

De ce să citești această carte

Recomandăm această lucrare inginerilor și studenților care au nevoie de o tranziție rapidă spre inteligența artificială aplicată. Cititorul câștigă competențe directe de programare în Python și învață să selecteze algoritmii potriviți pentru robotică sau sisteme energetice. Este un instrument practic care elimină complexitatea inutilă, oferind soluții verificate pentru probleme tehnice curente, fiind ideal pentru cei care preferă învățarea bazată pe exemple de execuție.

Despre autor

Eklas Hossain este un autor și cercetător recunoscut, specializat în aplicații practice ale informaticii în inginerie. Expertiza sa vastă este documentată în lucrări de referință precum MATLAB and Simulink Crash Course for Engineers și Photovoltaic Systems, unde pune accent pe modelarea și simularea sistemelor complexe. În prezentul volum, Hossain își folosește experiența în sisteme energetice și energie regenerabilă — teme explorate și în The Sun, Energy, and Climate Change — pentru a oferi o perspectivă aplicată asupra algoritmilor de învățare automată. Abordarea sa pedagogică este definită prin claritate și orientare către soluții industriale.

Cuprins

Introduction to Machine Learning.- Evaluation Criteria and Model Selection.- Machine Learning Algorithms.- Applications of Machine Learning: Signal/Image Processing.-  Applications of Machine Learning: Energy Systems.- Applications of Machine Learning: Robotics.- State of the Art of Machine Learning.

Notă biografică

Eklas Hossain, Ph.D., is an Associate Professor in the Department of Electrical and Computer Engineering at Boise State University, Idaho, USA, and a registered Professional Engineer (PE) in Oregon, USA. He received his Ph.D. from the College of Engineering and Applied Science at the University of Wisconsin Milwaukee (UWM), his MS in Mechatronics and Robotics Engineering from the International Islamic University Malaysia, and a BS in Electrical and Electronic Engineering from Khulna University of Engineering and Technology, Bangladesh, in 2016, 2010, and 2006 respectively. As the director of the iPower research laboratory, Dr. Hossain has been actively working in electrical power systems and power electronics and has published many research papers and posters. In addition, he has served as an Associate Editor for multiple international journals and is the author of several books, including MATLAB and Simulink Crash Course for Engineers (Springer, 2022). He has been an IEEE Member since 2009 and an IEEE Senior Member since 2017. His research interests include power system studies, encompassing the utility grid, microgrid, smart grid, renewable energy, energy storage systems, and power electronics, which span various converter and inverter topologies and control systems. The author has worked on several research projects on machine learning, big data, and deep learning applications in power systems, including load forecasting, renewable energy systems, and smart grids. With his dedicated research team and a group of Ph.D. students, Dr. Hossain looks forward to exploring methods to make electric power systems more sustainable, cost-effective, and secure through extensive research and analysis on grid resilience, renewable energy systems, second-life batteries, marine and hydrokinetic systems, and machine learning applications in renewable energy systems, power electronics, and climate change mitigation.
 

Textul de pe ultima copertă

​Machine Learning Crash Course for Engineers is a reader-friendly introductory guide to machine learning algorithms and techniques for students, engineers, and other busy technical professionals. The book focuses on the application aspects of machine learning, progressing from the basics to advanced topics systematically from theory to applications and worked-out Python programming examples. It offers highly illustrated, step-by-step demonstrations that allow readers to implement machine learning models to solve real-world problems. This powerful tutorial is an excellent resource for those who need to acquire a solid foundational understanding of machine learning quickly.
  • A concise guide to the basics of algorithms, building models, and performance evaluation;
  • Offers highly illustrated, step-by-step guidelines with Python programming examples;
  • Provides examples and exercises related to signal and image processing, energy systems, and robotics.

Descriere

Descriere de la o altă ediție sau format:
?Machine Learning Crash Course for Engineers is a reader-friendly introductory guide to machine learning algorithms and techniques for students, engineers, and other busy technical professionals.