Métodos y Técnicas en Aprendizaje Profundo: Advancements in Mmwave Radar Solutions

Título original:

Methods and Techniques in Deep Learning: Advancements in Mmwave Radar Solutions

Contenido del libro:

Métodos y técnicas de aprendizaje profundo

Presenta múltiples arquitecturas de aprendizaje profundo de última generación para radar mmWave en una variedad de aplicaciones avanzadas.

Métodos y técnicas de aprendizaje profundo: Avances en soluciones de radar mmWave ofrece una visión general oportuna y autorizada del uso del procesamiento basado en inteligencia artificial (IA) para diversas aplicaciones de radar mmWave. Centrado en técnicas prácticas de aprendizaje profundo, este completo volumen explica los fundamentos del aprendizaje profundo, revisa las técnicas más avanzadas de aprendizaje métrico profundo, describe diferentes tipologías de algoritmos de aprendizaje por refuerzo (RL), destaca cómo la adaptación de dominio (DA) puede utilizarse para mejorar el rendimiento de los algoritmos de aprendizaje automático (ML), y mucho más. A lo largo del libro, los lectores están expuestos a soluciones de aprendizaje en profundidad listas para su uso, al tiempo que adquieren conocimientos relevantes para crear cualquier solución de aprendizaje en profundidad basada en sensores y de nivel industrial.

Un equipo de autores con más de 70 patentes registradas y 100 artículos publicados sobre IA y procesamiento de sensores ilustra cómo el aprendizaje profundo está permitiendo una serie de aplicaciones industriales, de consumo y de automoción avanzadas de los radares de ondas milimétricas. Los capítulos en profundidad cubren temas que incluyen enfoques de aprendizaje profundo multimodal, los bloques elementales necesarios para formular el aprendizaje profundo bayesiano, cómo la adaptación de dominio (DA) se puede utilizar para mejorar el rendimiento de los algoritmos de aprendizaje automático, y el aprendizaje profundo geométrico se utilizan para el procesamiento de nubes de puntos. Además, el libro:

⬤  Discute varias aplicaciones avanzadas y cómo se han abordado sus respectivos desafíos utilizando diferentes arquitecturas y algoritmos de aprendizaje profundo.

⬤  Describe el aprendizaje profundo en el contexto de la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural, el procesamiento de sensores y los sensores de radar mmWave.

⬤  Demuestra cómo el aprendizaje paramétrico profundo reduce el número de parámetros entrenables y mejora el flujo de datos.

⬤  Presenta varias aplicaciones de interfaz hombre-máquina (HMI), como el reconocimiento de gestos, la clasificación de la actividad humana, la localización y el seguimiento de personas y la detección de ocupación en la cabina del automóvil.

Métodos y técnicas de aprendizaje profundo: Advancements in mmWave Radar Solutions es un recurso inestimable para profesionales del sector, investigadores y estudiantes de posgrado que trabajen en ingeniería de sistemas, procesamiento de señales, sensores, ciencia de datos e IA.