Ngày nay, mong muốn của con người đối với một giao diện tiến hóa là rất lớn. Mô hình tương tác giữa người và máy mới được kỳ vọng sẽ thực tế và nhập vai hơn. Công nghệ xúc giác đóng vai trò quan trọng trong vấn đề này. Nó có thể được sử dụng cho các ứng dụng y tế, robot và di sản kỹ thuật số. Trong ba phần và năm chương, cuốn sách này sẽ xem xét những ứng dụng tiềm năng của xúc giác. Các chương thảo luận về việc sử dụng phản hồi xúc giác để cải thiện nhận thức của robot, cho mô phỏng y tế và để tăng cường tài liệu di sản kỹ thuật số.

Gần đây, các thuật toán xử lý thông tin hình ảnh đã phát triển vượt bậc, cung cấp các giải pháp hữu hiệu và hiệu quả để đối phó với sự biến đổi và phức tạp của môi trường thế giới thực. Những thành tựu này mang lại sự phát triển cho các hệ thống Thị giác Máy vượt qua các ứng dụng công nghiệp điển hình, trong đó môi trường được kiểm soát và các nhiệm vụ rất cụ thể, hướng tới việc sử dụng các giải pháp đổi mới để đáp ứng nhu cầu hàng ngày của con người.

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.

Một tác phẩm kinh điển và có ảnh hưởng đã đặt nền tảng lý thuyết cho lý thuyết thông tin và là một văn bản kịp thời cho các nhà lý thuyết và thực hành thông tin đương đại. Với cuốn sách có ảnh hưởng Cybernetics, xuất bản lần đầu năm 1948, Norbert Wiener đã đặt nền tảng lý thuyết cho lĩnh vực đa ngành của cybernetics, nghiên cứu về việc kiểm soát luồng thông tin trong các hệ thống có vòng phản hồi, có thể là sinh học, cơ học, nhận thức hoặc xã hội.

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.

Ý thức được coi rộng rãi là một trong những vấn đề cơ bản, thú vị và khó khăn nhất của thời đại chúng ta. Tuy nhiên, chúng ta vẫn chưa biết gì nhiều về mối quan hệ giữa ý thức và não bộ và chúng ta chỉ có thể suy đoán về ý thức của động vật và máy móc. Ý thức của con người và máy móc đặt ra một nền tảng mới cho nghiên cứu khoa học về ý thức.

Cuốn sách cung cấp những đánh giá và đánh giá về các xu hướng mới nổi trên thị trường điện, tập trung vào các hệ thống điện có năng lượng tái tạo cao.