Edge AI / Wang, Xiaofei  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Edge AI : Convergence of Edge Computing and Artificial Intelligence Tipo de documento: documento electrónico Autores: Wang, Xiaofei, ; Han, Yiwen, ; Leung, Victor C. M., ; Niyato, Dusit, ; Yan, Xueqiang, ; Chen, Xu, Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasia] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XVII, 149 p. 38 ilustraciones, 34 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-1561863-- Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Inteligencia artificial  Red de computadoras  Ingeniería Informática  Redes de comunicación informática  Ingeniería Informática y Redes Clasificación: 006.3 Resumen: Como importante facilitador para cambiar la vida de las personas, los avances en aplicaciones y servicios basados ​​en inteligencia artificial (IA) están en aumento, a pesar de verse obstaculizados por problemas de eficiencia y latencia. Al centrarse en el aprendizaje profundo como la técnica más representativa de la IA, este libro proporciona una descripción general completa de cómo se aplican los servicios de IA al borde de la red cerca de las fuentes de datos y demuestra cómo la IA y la computación de borde pueden ser mutuamente beneficiosas. Para ello, presenta y analiza: 1) inteligencia de borde y borde inteligente; y 2) sus métodos de implementación y tecnologías habilitadoras, a saber, capacitación e inferencia de IA en el marco de computación de borde personalizado. Al recopilar información esencial que anteriormente se encontraba dispersa en las áreas de comunicación, redes e inteligencia artificial, el libro puede ayudar a los lectores a comprender las conexiones entre tecnologías habilitadoras clave, por ejemplo, a) aplicaciones de inteligencia artificial en el borde; b) inferencia de IA en el borde; c) entrenamiento de IA para el borde; d) informática de vanguardia para la IA; y e) usar IA para optimizar la ventaja. Después de identificar estos cinco aspectos, que son esenciales para la fusión de la informática de punta y la IA, analiza los desafíos actuales y describe las tendencias futuras para lograr una inteligencia más generalizada y detallada con la ayuda de la informática de punta. Nota de contenido: Part I. Introduction and Fundamentals -- Chapter 1. Introduction -- Chapter 2. Fundamentals of Edge Computing -- Chapter 3. Fundamentals of Artificial Intelligence -- Part II. Artificial Intelligence and Edge Computing -- Chapter 4. Artificial Intelligence Applications on Edge -- Chapter 5. Artificial Intelligence Inference in Edge -- Chapter 6. Artificial Intelligence Training at Edge -- Chapter 7. Edge Computing for Artificial Intelligence -- Chapter 8. Artificial Intelligence for Optimizing Edge -- Part III. Challenges and Conclusions -- Chapter 9. Lessons Learned and Open Challenges -- Chapter 10. Conclusions. Tipo de medio : Computadora Summary : As an important enabler for changing people's lives, advances in artificial intelligence (AI)-based applications and services are on the rise, despite being hindered by efficiency and latency issues. By focusing on deep learning as the most representative technique of AI, this book provides a comprehensive overview of how AI services are being applied to the network edge near the data sources, and demonstrates how AI and edge computing can be mutually beneficial. To do so, it introduces and discusses: 1) edge intelligence and intelligent edge; and 2) their implementation methods and enabling technologies, namely AI training and inference in the customized edge computing framework. Gathering essential information previously scattered across the communication, networking, and AI areas, the book can help readers to understand the connections between key enabling technologies, e.g. a) AI applications in edge; b) AI inference in edge; c) AI training for edge; d) edge computing for AI; and e) using AI to optimize edge. After identifying these five aspects, which are essential for the fusion of edge computing and AI, it discusses current challenges and outlines future trends in achieving more pervasive and fine-grained intelligence with the aid of edge computing. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Edge AI : Convergence of Edge Computing and Artificial Intelligence [documento electrónico] / Wang, Xiaofei, ; Han, Yiwen, ; Leung, Victor C. M., ; Niyato, Dusit, ; Yan, Xueqiang, ; Chen, Xu,  . -  1 ed.  . - Singapore [Malasia] : Springer, 2020 . - XVII, 149 p. 38 ilustraciones, 34 ilustraciones en color. ISBN : 978-981-1561863-- Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Inteligencia artificial  Red de computadoras  Ingeniería Informática  Redes de comunicación informática  Ingeniería Informática y Redes Clasificación: 006.3 Resumen: Como importante facilitador para cambiar la vida de las personas, los avances en aplicaciones y servicios basados ​​en inteligencia artificial (IA) están en aumento, a pesar de verse obstaculizados por problemas de eficiencia y latencia. Al centrarse en el aprendizaje profundo como la técnica más representativa de la IA, este libro proporciona una descripción general completa de cómo se aplican los servicios de IA al borde de la red cerca de las fuentes de datos y demuestra cómo la IA y la computación de borde pueden ser mutuamente beneficiosas. Para ello, presenta y analiza: 1) inteligencia de borde y borde inteligente; y 2) sus métodos de implementación y tecnologías habilitadoras, a saber, capacitación e inferencia de IA en el marco de computación de borde personalizado. Al recopilar información esencial que anteriormente se encontraba dispersa en las áreas de comunicación, redes e inteligencia artificial, el libro puede ayudar a los lectores a comprender las conexiones entre tecnologías habilitadoras clave, por ejemplo, a) aplicaciones de inteligencia artificial en el borde; b) inferencia de IA en el borde; c) entrenamiento de IA para el borde; d) informática de vanguardia para la IA; y e) usar IA para optimizar la ventaja. Después de identificar estos cinco aspectos, que son esenciales para la fusión de la informática de punta y la IA, analiza los desafíos actuales y describe las tendencias futuras para lograr una inteligencia más generalizada y detallada con la ayuda de la informática de punta. Nota de contenido: Part I. Introduction and Fundamentals -- Chapter 1. Introduction -- Chapter 2. Fundamentals of Edge Computing -- Chapter 3. Fundamentals of Artificial Intelligence -- Part II. Artificial Intelligence and Edge Computing -- Chapter 4. Artificial Intelligence Applications on Edge -- Chapter 5. Artificial Intelligence Inference in Edge -- Chapter 6. Artificial Intelligence Training at Edge -- Chapter 7. Edge Computing for Artificial Intelligence -- Chapter 8. Artificial Intelligence for Optimizing Edge -- Part III. Challenges and Conclusions -- Chapter 9. Lessons Learned and Open Challenges -- Chapter 10. Conclusions. Tipo de medio : Computadora Summary : As an important enabler for changing people's lives, advances in artificial intelligence (AI)-based applications and services are on the rise, despite being hindered by efficiency and latency issues. By focusing on deep learning as the most representative technique of AI, this book provides a comprehensive overview of how AI services are being applied to the network edge near the data sources, and demonstrates how AI and edge computing can be mutually beneficial. To do so, it introduces and discusses: 1) edge intelligence and intelligent edge; and 2) their implementation methods and enabling technologies, namely AI training and inference in the customized edge computing framework. Gathering essential information previously scattered across the communication, networking, and AI areas, the book can help readers to understand the connections between key enabling technologies, e.g. a) AI applications in edge; b) AI inference in edge; c) AI training for edge; d) edge computing for AI; and e) using AI to optimize edge. After identifying these five aspects, which are essential for the fusion of edge computing and AI, it discusses current challenges and outlines future trends in achieving more pervasive and fine-grained intelligence with the aid of edge computing. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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