کتاب ​Hands-On Artificial Intelligence for IoT

به دنیای انقلابی اینترنت اشیا (IoT) و هوش مصنوعی (AI) با کتاب “هوش مصنوعی عملی برای اینترنت اشیا” شیرجه بزنید؛ راهنمای جامع شما برای ادغام الگوریتم‌های هوشمند در دستگاه‌های IoT. این کتاب تعامل پیچیده‌ی بین IoT و AI را روشن می‌کند و بینش‌های عملی و تکنیک‌های تخصصی را برای بهبود و بهینه‌سازی سیستم‌های IoT شما ارائه می‌دهد. چه مهندس باشید، چه توسعه‌دهنده یا علاقه‌مند به فناوری، این کتاب طراحی شده است تا شما را با مهارت‌ها و دانش مورد نیاز برای تبدیل دستگاه‌های IoT به سیستم‌های هوشمند، کارآمد و مبتنی بر AI توانمند سازد.

در این کتاب، سفری را در قلمروهای AI و IoT آغاز خواهید کرد و نحوه‌ی همکاری این دو فناوری تحول‌آفرین را برای ایجاد سیستم‌های هوشمندتر و کارآمدتر کشف خواهید کرد. از مفاهیم بنیادی تا کاربردهای پیشرفته، کتاب طیف وسیعی از موضوعات را پوشش می‌دهد و درک جامعی از نحوه‌ی ادغام AI در دستگاه‌های IoT را تضمین می‌کند. شما درباره‌ی الگوریتم‌های یادگیری ماشین، تکنیک‌های یادگیری عمیق و کاربردهای عملی که می‌توانند در سناریوهای واقعی IoT پیاده‌سازی شوند، خواهید آموخت.

با کاوش در تکنیک‌های عملی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، که به‌طور خاص برای سیستم‌های IoT طراحی شده‌اند، قدرت بینش‌های مبتنی بر داده را کشف کنید. این کتاب مثال‌های عملی، مطالعات موردی و پروژه‌های واقعی را ارائه می‌دهد که به شما امکان می‌دهد بلافاصله و به‌طور مؤثر یادگیری خود را به کار ببرید. شما تجربه‌ی ارزشمندی در بهینه‌سازی دستگاه‌های IoT، افزایش عملکرد آن‌ها و ادغام الگوریتم‌های AI برای تصمیم‌گیری‌های هوشمند به دست خواهید آورد.

“هوش مصنوعی عملی برای اینترنت اشیا” فقط یک کتاب نیست؛ بلکه سفری است به سوی تسلط بر هنر IoT مبتنی بر AI. با راهنمایی‌های تخصصی، مثال‌های عملی و رویکردی واضح و مختصر، این کتاب کلید شما برای آزاد کردن پتانسیل کامل IoT از طریق قدرت هوش مصنوعی است. دستگاه‌های خود را متحول کنید، قابلیت‌های آن‌ها را افزایش دهید و با اعتمادبه‌نفس و تخصص به آینده‌ی فناوری گام بردارید.

کتاب ​Hands-On Artificial Intelligence for IoT برای چه کسانی است؟

این کتاب برای توسعه‌دهندگان IoT، مهندسان و علاقه‌مندان به فناوری، به‌ویژه کسانی که پیش‌زمینه‌ای در پایتون دارند و به دنبال ادغام هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در سیستم‌های IoT هستند، طراحی شده است. این کتاب راهنمایی جامع برای بهبود و بهینه‌سازی دستگاه‌های IoT از طریق تکنیک‌های عملی AI و ML ارائه می‌دهد. شما سفری عملی را آغاز خواهید کرد و مهارت‌هایی را برای تبدیل سیستم‌های معمولی IoT به راه‌حل‌های هوشمند و کارآمد کسب خواهید کرد. این کتاب برای توسعه‌دهندگان پایتون مشتاق به به‌کارگیری دانش خود در روش‌های جدید و نوآورانه و هر کسی که درک اولیه‌ای از مفاهیم IoT دارد و آماده‌ی ارتقای مهارت‌های خود است، ایده‌آل است.

کتاب ​Hands-On Artificial Intelligence for IoT چه موضوعاتی را پوشش می‌دهد؟

فصل ۱، اصول و مبانی IoT و AI، مفاهیم اصلی IoT، AI، علم داده و رایانش لبه را معرفی می‌کند. شما خواهید آموخت که چگونه AI و علم داده سیستم‌های IoT را بهبود می‌بخشند و یک مثال عملی با استفاده از داده‌های IoT را بررسی خواهید کرد، که زمینه‌ساز کاربردهای هوشمند و کارآمد می‌شود.

فصل ۲ کتاب ​Hands-On Artificial Intelligence for IoT، دسترسی به داده و پردازش توزیع‌شده برای IoT، جایی است که شما نحوه‌ی دسترسی و پردازش داده‌ها از منابع مختلف مانند CSV، JSON، پایگاه‌های داده SQL/NoSQL و پلتفرم‌های جریان‌سازی را خواهید آموخت. این فصل از کتاب ​Hands-On Artificial Intelligence for IoT، به ذخیره‌سازی و پردازش داده‌های لبه می‌پردازد و شما را برای مدیریت مؤثر داده‌های توزیع‌شده‌ی IoT مجهز می‌کند.

فصل ۳ کتاب ​Hands-On Artificial Intelligence for IoT، یادگیری ماشین برای IoT، تکنیک‌های یادگیری ماشین نظارت‌شده و نظارت‌نشده – مانند رگرسیون، درخت تصمیم و خوشه‌بندی – و کاربرد آن‌ها در داده‌های IoT را بررسی می‌کند. همچنین با فریم‌ورک‌هایی مانند Scikit-Learn و TinyML برای ساخت سیستم‌های هوشمند IoT کار خواهید کرد.

فصل ۴ کتاب ​Hands-On Artificial Intelligence for IoT، یادگیری عمیق برای IoT، به تکنیک‌های یادگیری عمیق مانند MLP، CNN و RNN می‌پردازد و کاربردهای عملی آن‌ها را در IoT بررسی می‌کند. این فصل از کتاب ​Hands-On Artificial Intelligence for IoT، شامل مثال‌های عملی با استفاده از Keras 3، از جمله طبقه‌بندی تصویر با ResNet50، آزمایش با توابع فعال‌سازی، و تنظیم ابرپارامترها است – که شما را برای به‌کارگیری مؤثر یادگیری عمیق در سناریوهای واقعی داده‌های IoT توانمند می‌سازد.

فصل ۵ کتاب ​Hands-On Artificial Intelligence for IoT، تکنیک‌های بهینه‌سازی در IoT، مجموعه‌ای از تکنیک‌های بهینه‌سازی را برای افزایش عملکرد و کارایی مدل‌های AI در کاربردهای IoT معرفی می‌کند. شما روش‌های تکاملی مانند الگوریتم‌های ژنتیک، همراه با بهینه‌سازی ازدحام ذرات، شبیه‌سازی بازپخت و سایر استراتژی‌ها را بررسی خواهید کرد. پیاده‌سازی عملی از طریق استفاده از کتابخانه‌های پایتون مانند DEAP و PyGAD، با تأکید بر یادگیری عملی برای حل چالش‌های واقعی IoT، برجسته شده است.

فصل ۶، یادگیری تقویتی برای IoT، مفاهیم اصلی یادگیری تقویتی مانند Q-learning، گرادیان سیاست و شبکه‌های عصبی عمیق Q را معرفی می‌کند. شما خواهید آموخت که چگونه این ایده‌ها را در سناریوهای IoT از طریق پیاده‌سازی عملی با استفاده از Keras به کار ببرید. با مثال‌های عملی مانند آموزش عامل‌ها برای تصمیم‌گیری بر اساس پاداش‌ها، این فصل از کتاب ​Hands-On Artificial Intelligence for IoT، پایه محکمی برای به‌کارگیری یادگیری تقویتی در محیط‌های دینامیک و مبتنی بر داده IoT می‌سازد.

فصل ۷ کتاب ​Hands-On Artificial Intelligence for IoT، شبکه‌های مولد تخاصمی برای IoT، مفاهیم یادگیری مولد و تخاصمی، از جمله معماری‌هایی مانند GANs، DCGANs و CycleGANs را معرفی می‌کند. شما تجربه‌ی عملی آموزش GANهای شرطی (CGANs) بر روی مجموعه‌داده‌هایی مانند MNIST و پیاده‌سازی Variational Autoencoders (VAEs) برای تشخیص ناهنجاری – یک قابلیت ضروری برای سیستم‌های هوشمند IoT – را به دست خواهید آورد. در پایان، شما خواهید فهمید که چگونه داده‌های مصنوعی تولید کنید و الگوهای غیرعادی را در محیط‌های IoT تشخیص دهید.

فصل ۸، AI توزیع‌شده برای IoT، تکنیک‌های یادگیری توزیع‌شده را برای مقیاس‌پذیری AI در کاربردهای IoT بزرگ و پیچیده بررسی می‌کند. شما درباره‌ی اصول موازی‌سازی داده و موازی‌سازی مدل خواهید آموخت و آن‌ها را با استفاده از Keras 3 پیاده‌سازی خواهید کرد. از طریق مثال‌های عملی، خواهید فهمید که چگونه مدل‌های AI را به‌طور کارآمد در چندین دستگاه یا پردازنده آموزش دهید – که برای استقرار راه‌حل‌های IoT مقیاس‌پذیر و با کارایی بالا بسیار مهم است.

فصل ۹ کتاب ​Hands-On Artificial Intelligence for IoT، پلتفرم‌های ابری AI برای IoT، پلتفرم‌های ابری اصلی و سرویس‌های AI آن‌ها را که برای کاربردهای IoT طراحی شده‌اند، معرفی می‌کند. شما تجربه‌ی عملی استفاده از Amazon Rekognition (از طریق Boto3) برای تشخیص اشیا و Azure Speech SDK برای تشخیص دستورات گفتاری را به دست خواهید آورد. با استفاده از قابلیت‌های AI مبتنی بر ابر، خواهید آموخت که چگونه هوشمندی سیستم‌های IoT را بدون محاسبات محلی سنگین گسترش دهید.

فصل ۱۰ کتاب ​Hands-On Artificial Intelligence for IoT، یادگیری عمیق برای داده‌های سری زمانی از IoT، بر تحلیل سری زمانی برای IoT، با استفاده از داده‌های کیفیت هوا به عنوان یک مثال واقعی، تمرکز دارد. شما مدل‌هایی را با استفاده از رگرسورهای SparkML، شبکه‌های عصبی LSTM و کتابخانه‌ی Prophet فیس‌بوک برای پیش‌بینی خواهید ساخت و مقایسه خواهید کرد. این فصل از کتاب ​Hands-On Artificial Intelligence for IoT، همچنین قابلیت‌های Prophet و جعبه‌ابزار Chronos اینتل را مقایسه می‌کند و به شما کمک می‌کند بفهمید کدام ابزار برای سناریوهای مختلف سری زمانی IoT مناسب‌تر است.

فصل ۱۱، AI برای داده‌های ویدئویی و تصویری از IoT، به پردازش داده‌های بصری از دستگاه‌های IoT با استفاده از طیف وسیعی از تکنیک‌های قدرتمند AI می‌پردازد. شما تاری چهره با فیلترهای گوسی، طبقه‌بندی تصویر با MobileNet، تشخیص وضعیت بدن با MediaPipe، و تشخیص و بومی‌سازی اشیا با YOLO را پیاده‌سازی خواهید کرد. این فصل همچنین Vision Transformers را برای استخراج ویژگی‌های پیشرفته معرفی می‌کند، که امکان تحلیل قوی و بلادرنگ داده‌های تصویری و ویدئویی را در سیستم‌های هوشمند IoT فراهم می‌کند.

فصل ۱۲، AI برای داده‌های متنی، صوتی و گفتاری از IoT، بررسی می‌کند که چگونه داده‌های متنی و گفتاری را در سیستم‌های IoT پردازش و تحلیل کنیم. شما تکنیک‌های اصلی پردازش زبان طبیعی (NLP) مانند توکن‌سازی، نرمال‌سازی، حذف کلمات ایست و ریشه‌یابی را، همراه با مفهوم تعبیه‌ها (embeddings)، خواهید آموخت. همچنین با مدل‌های تشخیص گفتار خودکار (ASR) از پیش آموزش‌دیده برای رونویسی دستورات گفتاری و تنظیم دقیق مدل‌های زبان برای شناسایی قصد کاربر کار خواهید کرد – که برای ساخت کاربردهای IoT فعال‌شده با صدا و آگاه به متن کلیدی است.

فصل ۱۳، AI برای IoT شخصی و خانگی، کاربرد AI در تنظیمات IoT شخصی و خانگی را بررسی می‌کند. شما خواهید آموخت که چگونه داده‌ها را از ردیاب‌های تناسب اندام تحلیل کنید و مدل‌هایی برای پیش‌بینی تعداد گام‌های آینده بر اساس الگوهای تاریخی بسازید. این فصل از کتاب ​Hands-On Artificial Intelligence for IoT، همچنین مثال‌های واقعی را مورد بحث قرار می‌دهد که در آن دستگاه‌های پوشیدنی از نظارت بر سلامت حمایت کرده‌اند و دستگاه‌های مختلف خانه هوشمند را برجسته می‌کند، که نشان می‌دهد چگونه IoT و AI می‌توانند با هم برای ایجاد محیط‌های زندگی ایمن‌تر و شخصی‌تر کار کنند.

فصل ۱۴، AI برای IoT صنعتی، بر کاربردهای واقعی IoT صنعتی مبتنی بر AI تمرکز دارد. شما مدل‌هایی را برای پیش‌بینی کوتاه‌مدت بار الکتریکی و پیش‌بینی خرابی ماشین خواهید ساخت و از شبکه‌های LSTM برای تخمین عمر باقیمانده‌ی مفید (RUL) تجهیزات استفاده خواهید کرد. این فصل از کتاب ​Hands-On Artificial Intelligence for IoT، همچنین شامل مطالعات موردی از صنایعی است که با موفقیت از AI و IoT استفاده کرده‌اند، که نشان می‌دهد چگونه این فناوری‌ها کارایی را بهبود بخشیده‌اند، زمان خرابی را کاهش داده‌اند و بهره‌وری کلی را افزایش داده‌اند.

فصل ۱۵، AI برای IoT شهرهای هوشمند، بررسی می‌کند که چگونه AI و IoT زندگی شهری را از طریق مطالعات موردی واقعی در مورد پارک هوشمند، مدیریت ترافیک، روشنایی خیابان و مدیریت پسماند متحول می‌کنند. شما همچنین یادگیری تقویتی را برای بهینه‌سازی زمان‌بندی چراغ‌های راهنمایی با استفاده از داده‌های مصنوعی پیاده‌سازی خواهید کرد و مدل‌های پیش‌بینی‌کننده را برای شناسایی نقاط جرم‌خیز احتمالی خواهید ساخت. این مثال‌ها نشان می‌دهند که چگونه سیستم‌های هوشمند می‌توانند ایمنی، پایداری و کارایی را در شهرهای مدرن افزایش دهند.