Distributed AI in the Modern World by Olaru, Andrei; Nardin, Luis Gustavo; Sorici, Alexandru; Florea, Adina Magda;

Technical and Social Aspects of Interacting Intelligent Agents

Sorozatcím: Advances in Biomedical Informatics;

10% KEDVEZMÉNY?
A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.

Kiadói listaár EUR 166.99
Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.

65 226 Ft (62 120 Ft + 5% áfa)
Kedvezmény(ek) 10% (cc. 6 523 Ft off)
Kedvezményes ár 58 703 Ft (55 908 Ft + 5% áfa)

65 226 Ft

Beszerezhetőség

Még nem jelent meg, de rendelhető. A megjelenéstől számított néhány héten belül megérkezik.

A termék adatai:

Kiadó Elsevier Science
Megjelenés dátuma 2026. július 1.

ISBN 9780443446795
Kötéstípus Puhakötés
Terjedelem250 oldal
Méret 276x216 mm
Súly 450 g
Nyelv angol

Kategóriák

Operációs rendszerek és grafikus felhasználói felületek Szoftverfejlesztés Mesterséges intelligencia A számítástechnika biztonsági és egészségügyi vonatkozásai

Hosszú leírás:

Distributed AI in the Modern World: Technical and Social Aspects of Interacting Intelligent Agents presents state-of-the-art insights into the various forms of distribution of artificial intelligence, with practical application instances. Sections provide readers with practical solutions at an architectural level, with solutions presented on the distribution of the learning process and the utilization of machine learning models in a distributed system, tools that enable the distribution and interaction of artificial learning entities, how multi-agent systems and machine learning can be combined, the physical embodiment of intelligent agents, and the interaction of intelligent computing units bound to physical space.

Following sections emphasize the challenges that are common to all scenarios and solutions that apply in a wider range of cases. This book does not analyze the internal workings of machine learning models (for instance, in the case of multi-agent reinforcement learning), but instead provides readers with an overview of the challenges brought by the need of artificially intelligent entities to interact with other entities and with their environments, along with practical solutions at an architectural level.

Több

Tartalomjegyzék:

Preface

Part 1
Preamble
1.1 Federated Learning for ICD Classification with Lightweight Models and Pretrained Embeddings
1.2 Autonomy in the Web of Things
1.3 Addressing AI Trustworthiness in the Architectural Design of Web Systems
1.4 Modelling Theory of Mind: A multi-agent oriented approach

Part 2
Preamble
2.1 Context Management in Hypermedia Multi-Agent Systems
2.2 Integrating MAS with Microservices
2.3 Declarative Protocols for Engineering MAS: the Integration of BSPL and SARL
2.4 Integrating Prediction Models with Multi-Agent System Frameworks

Part 3
Preamble
3.1 Distributed and Embedded Multi-Agent Systems
3.2 Distributed Self-Coordination for Non-Holonomic Psychical Embodied Robot Swarms
3.3 Comprehensive Services for Robotic Platforms: Enhancing Human Assistance and Interaction
3.4 Tools for Deployment and Monitoring of Distributed MAS