Przemysłowa sztuczna inteligencja: aplikacje uczenia maszynowego i uczenia głębokiego

Rosnące wyzwania środowiskowe XXI wieku - w tym zmiany klimatu, wyczerpywanie się zasobów i utrata różnorodności biologicznej - wymagają innowacyjnych, opartych na technologii rozwiązań. Sztuczna inteligencja dla zrównoważonego rozwoju środowiska: Machine Learning and IoT Solutions bada, w jaki sposób sztuczna inteligencja (AI), uczenie maszynowe (ML) i Internet rzeczy (IoT) mogą wspierać zrównoważone zarządzanie środowiskiem. Monografia wprowadza podstawy sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i Internetu rzeczy oraz analizuje ich integrację w celu monitorowania w czasie rzeczywistym, analizy danych i optymalizacji systemów środowiskowych. Kluczowe zastosowania obejmują przewidywanie klimatu, inteligentne zarządzanie energią i wodą, rolnictwo precyzyjne, redukcję odpadów i ochronę różnorodności biologicznej, poparte odpowiednimi studiami przypadków. Omówiono również kwestie etyczne, bezpieczeństwo danych i wyzwania związane ze skalowalnością, aby zapewnić odpowiedzialne wdrażanie. Łącząc podstawy teoretyczne z praktycznymi spostrzeżeniami, książka służy jako cenne źródło informacji dla studentów, badaczy, praktyków i decydentów, wspierając innowacje, interdyscyplinarną współpracę i świadome podejmowanie decyzji w kierunku odpornych i zrównoważonych ekosystemów.