In questo libro vengono discusse alcune implementazioni di IA che utilizzano modelli di apprendimento automatico popolari come: Algoritmo dell'albero delle decisioni, Algoritmo della foresta casuale, Deep Learning e Reti neurali a convoluzione. Inoltre, questo lavoro collega il riconoscimento delle emozioni con il contesto culturale.

Approfondisce le attuali applicazioni dell'IA nell'industria aerospaziale, concentrandosi sul miglioramento della sicurezza, sulla manutenzione predittiva e sullo sviluppo del concetto di Smart Factory. Inoltre, mostra come FIWARE e i sistemi intelligenti aiutino la gestione delle risorse e lo sviluppo delle Smart City.

Vengono anche messe in luce le potenzialità delle tecnologie intelligenti, tra cui l'IoT, gli UAV, Raspberry Pi e l'apprendimento collettivo, in vari settori come l'agricoltura, la sorveglianza e la sanità. Inoltre, il libro affronta le sfide poste dalla crescita esponenziale dei dati nel settore energetico e il ruolo delle unità di misura del fasore nel monitoraggio della trasformazione dell'energia.

I risultati evidenziano i vantaggi di queste tecnologie nel miglioramento dell'efficienza, nella riduzione dei costi e nelle soluzioni innovative alle sfide esistenti. Come nella prima parte, i lettori possono anche beneficiare di un esempio in Python che utilizza il Transfer Learning con ResNet50.

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