Nhan đề chính: Modern Artificial Intelligence and Data Science 2024
Nhan đề dịch: Trí tuệ nhân tạo hiện đại và khoa học dữ liệu 2024
Tác giả: Abdellah Idrissi
Nhà xuất bản: Springer Cham
Năm xuất bản: 2024
Số trang: 618 tr.
Ngôn ngữ: Tiếng Anh
ISBN: 978-3-031-65038-3
SpringerLink
  Lời giới thiệu: Cuốn sách này trình bày những tiến bộ trong ngành trí tuệ nhân tạo hiện đại và khoa học dữ liệu cũng như các ứng dụng của chúng, nhằm mục đích thiết lập các ứng dụng lâu dài và thực tế cần thiết cho cả giới học thuật và chuyên gia.
   Với những đề xuất về ý tưởng mới, nó đóng vai trò như một hướng dẫn thực tế cho cả độc giả hiểu biết và người mới bắt đầu trong các lĩnh vực chuyên môn này. Nó cũng bao gồm các ứng dụng thảo luận về cách chúng có thể hỗ trợ giải quyết các thách thức của xã hội như giáo dục, y tế, nông nghiệp, năng lượng sạch, kinh doanh, môi trường và an ninh.
   Người đọc sẽ thấy nhiểu ý tưởng nghiên cứu bao gồm nhiều lĩnh vực ứng dụng có thể được khám phá để thúc đẩy nghiên cứu hoặc phát triển doanh nghiệp của họ. Những ý tưởng này giới thiệu các kỹ thuật và xu hướng mới được dự đoán trong nhiều lĩnh vực của cuộc sống hàng ngày.
   Do đó, cuốn sách này dành cho các nhà thiết kế, nhà phát triển, người ra quyết định, nhà tư vấn, kỹ sư và tất nhiên là cả sinh viên thạc sĩ/tiến sĩ, nhà nghiên cứu và trường đại học.
  Từ khóa: Tính toán thông minh, trí tuệ nhân tạo, học sâu, dữ liệu lớn, chuỗi khối
Nội dung cuốn sách gồm những phần sau:
- Thuật toán tính toán lượng tử: Phương pháp phân cụm mới cho học máy lượng tử
- Đề xuất ba thuật toán cải thiện thuật toán xác định hàm mật độ cho phân cụm dữ liệu
- Mạng đa tác nhân có thể giải thích cho phân loại đa dạng trong dữ liệu dạng bảng nhỏ
- Một phương pháp tiếp cận tổng hợp kết hợp học máy và học sâu với nhúng câu để phân loại nội dung trang web
- Tạo một bộ dữ liệu tùy chỉnh để nhận dạng mẫu tài chính trong học sâu
- Thu hẹp khoảng cách giữa kỹ thuật khoa học thông tin và kỹ thuật phần mềm
- Đánh giá việc sử dụng trích xuất tính năng và tạo cửa sổ bằng mạng nơ-ron trong nhận dạng cảm xúc dựa trên điện não đồ
- Phát hiện loạn nhịp tim trong nhịp tim đơn bằng cách sử dụng kiến ​​trúc hoạt động của não
- Mô hình lai được đề xuất của trình thu thập thông tin tập trung dựa trên hình ảnh có chứa bảng
- Phát hiện phương tiện trong hình ảnh lập thể bằng cách sử dụng phương pháp tiếp cận dựa trên tính đối xứng
- Nâng cao phân tích cảm xúc tiếng Ả Rập bằng cách sử dụng AraBERT và các mô hình học sâu
- Ý nghĩa ngữ pháp - hình thái của từ tiếng Ả Rập
- Sự tương đồng về mặt ngữ nghĩa giữa các câu hỏi tiếng Ả Rập sử dụng máy vectơ hỗ trợ và phương pháp Hungary
………