کاربردها:
◀️پوشیدنی ها: نظارت بر سلامت در دستگاه هایی مانند ساعت های هوشمند.
◀️خانه های هوشمند: تشخیص صدا و تشخیص ناهنجاری در دستگاه های خانگی.
◀️اتوماسیون صنعتی: پیش بینی تعمیر و نگهداری از طریق نظارت بر ماشین آلات .
◀️مانیتورینگ محیطی: حسگرهایی که کیفیت هوا، آلودگی و غیره را تشخیص می دهند.
◀️کشاورزی: ​​کشاورزی دقیق با تجزیه و تحلیل بر روی سلامت خاک و محصول.
◀️خودرو: نظارت بر راننده و پردازش داده‌های سنسورها در وسایل نقلیه.

هر فصل از کتاب به گونه‌ای طراحی شده است که به خوانندگان راه‌حل‌های مرحله به مرحله و شفافی برای مشکلات رایج یادگیری ماشین ارائه دهد. چه یک مبتدی باشید که به دنبال فهم اصول اولیه هستید و چه یک متخصص با تجربه که به دنبال بهبود مهارت‌های خود می‌گردید، این کتاب اطلاعات فراوانی را در اختیار شما قرار می‌دهد، از جمله کار با کتابخانه‌های محبوب مانند scikit-learn، TensorFlow و Keras.

🟡این کتاب همچنین به چالش‌های دنیای واقعی می‌پردازد و اطمینان می‌دهد که خوانندگان نه تنها جنبه‌های نظری را می‌آموزند، بلکه تجربه‌ی به‌کارگیری این تکنیک‌ها در سناریوهای عملی را نیز کسب می‌کنند.

تأسیس و رهبری: Mila در سال ۱۹۹۳ توسط Yoshua Bengio، یکی از پژوهشگران برجسته در حوزه‌ی هوش مصنوعی و یادگیری عمیق، تأسیس شد.

تمرکز تحقیقاتی: این موسسه تحقیقات پیشرفته‌ای را در زمینه‌های مختلف هوش مصنوعی، از جمله یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی، یادگیری تقویتی، پردازش زبان طبیعی، و بینایی کامپیوتر انجام می‌دهد. این مؤسسه به خاطر تمرکز بر یادگیری عمیق و کاربردهای آن در حل مسائل واقعی شناخته شده است.

همکاری‌ها: با بسیاری از مؤسسات دانشگاهی، شرکای صنعتی و سازمان‌های تحقیقاتی در سراسر جهان همکاری می‌کند. این مؤسسه با دانشگاه مونترال، که خود در آن مستقر است، و سایر دانشگاه‌ها و شرکت‌های فناوری پیشرو ارتباطات قوی دارد.

نوآوری و تأثیرگذاری: تحقیقات این موسسه تأثیر قابل توجهی بر توسعه‌ی فناوری‌های هوش مصنوعی و کاربردهای آن‌ها داشته است. این مؤسسه هم به پیشرفت‌های نظری و هم به پیاده‌سازی‌های عملی هوش مصنوعی کمک می‌کند و تأثیرات آن در بخش‌های مختلفی مانند بهداشت، امور مالی، و رباتیک مشهود است.