Frontiere Dell'apprendimento Profondo [Italian]

By M Sujathadevi, A Maria Eliza, S Vimala

Frontiere dell'apprendimento profondo: Advanced Models, Training Paradigms, and Open Problems presenta un'esplorazione completa delle direzioni emergenti nel deep learning, al di l delle architetture e dei metodi di addestramento tradizionali. Il libro esamina criticamente i limiti della backpropagation, l'implausibilit biologica, l'inefficienza della memoria e la dimenticanza catastrofica, introducendo alternative innovative come le reti neurali spiking, la codifica predittiva e la propagazione dell'equilibrio. Vengono trattati argomenti avanzati come il meta-apprendimento, i modelli di equilibrio profondi, le architetture trasformatrici, le reti neurali a grafo, l'IA neuro-simbolica, l'apprendimento auto-supervisionato, i modelli di diffusione, le strategie di addestramento scalabili e le tecniche di inferenza efficienti. Il lavoro enfatizza l'apprendimento causale, la robustezza avversaria, la quantificazione dell'incertezza, l'IA spiegabile e l'apprendimento multimodale come componenti essenziali per sistemi di IA affidabili e generalizzabili. Collegando i fondamenti teorici con le applicazioni reali nel campo della sanit , della scoperta scientifica e dell'automazione, il libro fornisce una visione lungimirante dell'apprendimento profondo che si muove verso un'intelligenza artificiale pi adattabile, interpretabile ed efficiente dal punto di vista energetico.

• Format: Paperback
• Language: Italian
• ISBN: 6209575595
• ISBN13: 9786209575594
• Release Date: January 2026
• Publisher: Edizioni Sapienza
• Length: 272 Pages
• Weight: 0.81 lbs.
• Dimensions: 0.6" x 6.0" x 9.0"