Cuốn sách giáo khoa này trình bày các khái niệm cơ bản về học máy một cách dễ hiểu bằng cách đưa ra lời khuyên thực tế, sử dụng các ví dụ đơn giản và đưa ra các cuộc thảo luận hấp dẫn về các ứng dụng có liên quan. Các chủ đề chính bao gồm bộ phân loại Bayes, bộ phân loại lân cận gần nhất, bộ phân loại tuyến tính và đa thức, cây quyết định, mạng lưới thần kinh và máy vectơ hỗ trợ.

Vì học máy ngày càng được tận dụng để tìm ra các mẫu, tiến hành phân tích và đưa ra quyết định - đôi khi không có ý kiến ​​đóng góp cuối cùng từ con người, những người có thể bị ảnh hưởng bởi những phát hiện này - điều quan trọng là phải đầu tư vào việc thu hút nhiều bên liên quan hơn vào nhóm.

Cuốn sách này trình bày tổng quan toàn diện đầu tiên về các phương pháp chung trong Học máy tự động (AutoML), thu thập mô tả về các hệ thống hiện có dựa trên các phương pháp này và thảo luận về loạt thách thức quốc tế đầu tiên của hệ thống AutoML.

Cuốn sách này là phần giới thiệu chung về học máy, có thể dùng làm sách giáo khoa cho sinh viên sau đại học và là tài liệu tham khảo cho các nhà nghiên cứu. Nó bao gồm các chủ đề hiện đại cơ bản trong học máy đồng thời cung cấp cơ sở lý thuyết và các công cụ khái niệm cần thiết cho việc thảo luận và chứng minh các thuật toán.

Các phương pháp tiếp cận giáo dục điện tử và giáo dục số đang phát triển và thay đổi bối cảnh giảng dạy và học tập ở mọi cấp độ giáo dục trên toàn thế giới. Sự đổi mới của các công nghệ học tập mới nổi đang hỗ trợ giáo dục điện tử và giáo dục số đáp ứng nhu cầu của thế kỷ 21. Do sự chuyển đổi số trong thực hành hàng ngày, quá trình học tập và giáo dục đã trở nên tự điều chỉnh và dễ tiếp cận hơn mọi lúc mọi nơi. Các thế hệ người bản xứ kỹ thuật số mới đang lớn lên với một bộ kỹ năng thông qua sự tham gia của họ vào thế giới số.

Học máy có thể được định nghĩa theo nhiều cách khác nhau liên quan đến một lĩnh vực khoa học liên quan đến việc thiết kế và phát triển các công cụ lý thuyết và triển khai cho phép xây dựng các hệ thống có một số hành vi thông minh giống con người. Học máy giải quyết cụ thể hơn khả năng cải thiện tự động thông qua kinh nghiệm.

Những tiến bộ nhanh chóng trong công nghệ đã có tác động đáng kể đến việc dạy và học. Trên toàn cầu, chúng ta đã chứng kiến ​​sự gia tăng các phương pháp sư phạm sáng tạo và không gian học tập mang tính đột phá, đã biến đổi việc dạy và học. Những thay đổi to lớn trong các phương pháp và sáng kiến ​​giáo dục đã xuất hiện trong thế kỷ qua, chẳng hạn như Tài nguyên giáo dục mở (OER), Khóa học trực tuyến mở đại chúng (MOOC), tài nguyên mở, học tập kết hợp và thực tế ảo (VR). Công nghệ trong học tập tập hợp trong một văn bản duy nhất các nguyên tắc cơ bản của công nghệ được tích hợp vào việc dạy và học theo cách hỗ trợ sinh viên sau đại học, các nhà nghiên cứu mới nổi và các nghiên cứu sinh sau tiến sĩ tham gia vào việc lập kế hoạch, thiết kế, tiến hành cũng như báo cáo về công nghệ.

Cuốn sách này là kết quả của một dự án đồng thiết kế trong một lớp học thuộc chương trình Thạc sĩ Giáo dục tại Đại học Calgary. Khóa học và cuốn sách kết quả tập trung chủ yếu vào việc sử dụng công nghệ an toàn và có đạo đức trong môi trường học tập kỹ thuật số. Khóa học được tổ chức theo bốn chủ đề dựa trên Khung đạo đức của Giáo dục mở của Farrow (2016).

uốn sách truy cập mở này cung cấp nhiều kiến ​​thức lý thuyết làm cơ sở cho các EM&T mới (cụ thể là Vật liệu thông minh kết nối tương tác, Thiết bị đeo (ICS), Vật liệu nano, Vật liệu phát triển tiên tiến và Vật liệu gốc gỗ thử nghiệm).

Số đặc biệt này là cuốn sách được biên soạn bằng cách tổng hợp các tài liệu được xuất bản thông qua bình duyệt về nghiên cứu các công nghệ tiên tiến khác nhau liên quan đến ứng dụng và lý thuyết xử lý tín hiệu cho các hệ thống đa phương tiện sử dụng ML hoặc các phương pháp tiên tiến.