Hands-on Học chuyên sâu cho IOT rèn luyện các mô hình Neural để phát triển ứng dụng IOT thông minh

11/12/2023 - 05:09

Tác giả: Tiến sĩ Abdur Razzaque, Md. Rezaul Karim

Trí tuệ nhân tạo đang phát triển nhanh chóng, được thúc đẩy bởi sự tiến bộ trong mạng thần kinh (NN) và học sâu (DL). Với sự gia tăng vốn đầu tư vào các thành phố thông minh, chăm sóc sức khỏe thông minh và Internet công nghiệp của Things (IoT), thương mại hóa IoT sẽ sớm ở đỉnh điểm trong đó lượng dữ liệu lớn được tạo ra bởi các thiết bị IoT cần phải được xử lý quy mô.

Hands-On Deep Learning dành cho IoT sẽ cung cấp những thông tin chi tiết sâu hơn về dữ liệu IoT, sẽ bắt đầu bằng cách giới thiệu cách DL phù hợp với bối cảnh giúp các ứng dụng IoT trở nên thông minh hơn. Sau đó nó bao gồm cách xây dựng kiến trúc sâu bằng TensorFlow, Keras và Chainer cho IoT.

Bạn sẽ học được cách đào tạo mạng thần kinh (CNN) để phát triển ứng dụng phát hiện lỗi đường bộ dựa trên hình ảnh và tách rác thông minh, sau đó là thực hiện các cơ chế điều khiển ánh sáng thông minh bằng giọng nói và truy cập nhà được cung cấp bởi mạng thần kinh (RNN).

Bạn sẽ thành thạo các ứng dụng IoT cho việc địa phương hóa trong nhà, bảo trì dự đoán và định vị thiết bị trong một bệnh viện lớn sử dụng mã hóa tự động, DeepFi và mạng LSTM. Hơn nữa, bạn sẽ học được phát triển ứng dụng IoT để chăm sóc sức khỏe với bảo mật IoT được tăng cường.

Đến cuối cuốn sách này, bạn sẽ có đủ kiến thức cần sử dụng việc học sâu một cách hiệu quả để cung cấp cho ứng dụng dựa trên IoT của bạn để đưa ra quyết định thông minh hơn.

Những gì bạn sẽ học được

Làm quen với các kiến trúc mạng thần kinh khác nhau và sự phù hợp của chúng trong IoT

Hiểu cách học sâu có thể cải thiện sức mạnh dự đoán trong các giải pháp IoT của bạn

Chụp và xử lý dữ liệu phát trực tiếp để bảo trì dự đoán

Chọn khung tối ưu để nhận diện hình ảnh và bản địa hóa trong nhà

Phân tích dữ liệu giọng nói để nhận dạng lời nói trong ứng dụng IoT

Phát triển các giải pháp IoT dựa trên học tập chuyên sâu để chăm sóc sức khỏe

Tăng cường bảo mật trong các giải pháp IoT của bạn

Trực quan hóa dữ liệu được phân tích để khám phá thông tin chi tiết và thực hiện dự đoán chính xác

Cuốn sách này dành cho ai

Nếu bạn là một nhà phát triển IoT, nhà khoa học dữ liệu, hoặc đam mê học chuyên sâu muốn áp dụng các kỹ thuật học chuyên sâu để xây dựng ứng dụng IoT thông minh, cuốn sách này dành cho bạn. Sự quen thuộc với việc học máy, hiểu biết cơ bản về các khái niệm IoT và một số kinh nghiệm trong lập trình Python sẽ giúp bạn khai thác tối đa cuốn sách này.

Bảng nội dung

- Vòng đời cuối cùng của IoT

- Kiến trúc Học chuyên sâu cho IoT

- Nhận diện hình ảnh trong IoT

- Nhận dạng âm thanh/Giọng nói/Giọng nói trong IoT

- Địa phương hóa trong nhà ở IoT

- Trạng thái sinh lý và tâm lý - Phát hiện ở IoT

- Bảo mật và quyền riêng tư cho IoT

- Bảo trì dự đoán cho IoT

- Học chuyên sâu về Chăm sóc sức khỏe IoT

- Tiếp theo là gì: Gói gọn và Hướng đi tương lai

Giáo trình đáp ứng cho môn học: Trí tuệ nhân tạo cho IoT (Mã môn học: CE344)