Intelligent Systems and Machine Learning for Industry: Advancements, Challenges, and Practices

این کتاب به بررسی مفاهیم و چالش‌های توسعه رویکردهای جدید با استفاده از اینترنت اشیا، سیستم‌های هوشمند، سیستم‌های هوش ماشینی و تجزیه و تحلیل داده‌ها در بخش‌های مختلف صنعتی مانند تولید، کشاورزی هوشمند، شهرهای هوشمند، پردازش مواد غذایی، محیط زیست، دفاع، بازار سهام و مراقبت های بهداشتی. علاوه بر این، آخرین پیشرفت‌ها در بخش‌های صنعتی با استفاده از یادگیری هوش ماشینی و تکنیک‌های سیستم‌های هوشمند، به‌ویژه روباتیک، مورد بحث قرار می‌گیرد.

ویژگی ها:

• مطالعات موردی و راه حل های مشکلات صنعتی را با استفاده از یادگیری ماشین و سیستم های هوشمند برجسته می کند.

• برنامه های کاربردی در کشاورزی هوشمند، مراقبت های بهداشتی هوشمند، ماشین های هوشمند برای مدیریت بلایا و تولید هوشمند را پوشش می دهد.

• جدیدترین متدولوژی ها را با استفاده از سیستم های هوش ماشینی در پیش بینی اولیه آب و هوا ارائه می دهد.

• چالش های تحقیق را بررسی می کند و شکاف ها را در جمع آوری داده ها و تجزیه و تحلیل داده ها، به ویژه تصاویر، سیگنال و گفتار شناسایی می کند.

• کاربردهای دیجیتالی سازی و پردازش هوشمند را با استفاده از اینترنت اشیا و سیستم های عامل هوشمند موثر در تولید ارائه می دهد.

• تجزیه و تحلیل سیستماتیک و جامع مدل‌های تخمین تلاش نرم‌افزار هوشمند را مورد بحث قرار می‌دهد.

به عنوان یک متن مرجع ایده‌آل عمل خواهد کرد. برای دانشجویان تحصیلات تکمیلی، دانشجویان فوق لیسانس، متخصصان فناوری اطلاعات، و محققان دانشگاهی در زمینه های مهندسی برق، مهندسی الکترونیک و ارتباطات، مهندسی کامپیوتر و فناوری اطلاعات.

The book explores the concepts and challenges in developing novel approaches using the Internet of Things, intelligent systems, machine intelligence systems, and data analytics in various industrial sectors such as manufacturing, smart agriculture, smart cities, food processing, environment, defense, stock market and healthcare. Further, it discusses the latest improvements in the industrial sectors using machine intelligence learning and intelligent systems techniques, especially robotics.

Features:

• Highlights case studies and solutions to industrial problems using machine learning and intelligent systems.

• Covers applications in smart agriculture, smart healthcare, intelligent machines for disaster management, and smart manufacturing.

• Provides the latest methodologies using machine intelligence systems in the early forecasting of weather.

• Examines the research challenges and identifies the gaps in data collection and data analysis, especially imagery, signal, and speech.

• Provides applications of digitization and smart processing using the Internet of Things and effective intelligent agent systems in manufacturing.

• Discusses a systematic and exhaustive analysis of intelligent software effort estimation models.

It will serve as an ideal reference text for graduate students, post-graduate students, IT Professionals, and academic researchers in the fields of electrical engineering, electronics and communication engineering, computer engineering, and information technology.