Idrissi | Modern Artificial Intelligence and Data Science 2026 | Buch | 978-3-032-43857-7 | www.sack.de

Buch, Englisch, 580 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm

Reihe: Studies in Computational Intelligence

Idrissi

Modern Artificial Intelligence and Data Science 2026

Tools, Techniques and Systems
Erscheinungsjahr 2027
ISBN: 978-3-032-43857-7
Verlag: Springer

Tools, Techniques and Systems

Buch, Englisch, 580 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm

Reihe: Studies in Computational Intelligence

ISBN: 978-3-032-43857-7
Verlag: Springer


This book presents significant recent advances in the fields of modern artificial intelligence—covering, in particular, multi-agent systems, constraint programming, large language models (LLMs) and retrieval-augmented generation (RAG), recommendation systems, machine learning, deep learning, and more—as well as in data science. 

It also explores the interactions between these fields and their practical applications across a wide range of sectors, such as healthcare, education and learning, agriculture, the environment, transportation, safety and security, blockchain, telecommunications, finance, commerce, trading, renewable energy, and social media.

This book offers concrete, practical, and sustainable solutions likely to interest both the academic community and industry professionals. It is aimed at researchers, academics, designers, decision-makers, consultants, developers, and engineers, as well as students (at the master’s and doctoral levels).

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Zielgruppe


Research


Autoren/Hrsg.


Weitere Infos & Material


Performance Analysis of Classical and Hybrid Quantum Machine Learning Models in Supervised Prediction Tasks.- Quantum Machine Learning for Optimisation: A Domain Focused Survey.- DENCLUEQ: A Hybrid Classical–Quantum Density-Based Clustering Algorithm.



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