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Continual and Reinforcement Learning for Edge AI (eBook)

Framework, Foundation, and Algorithm Design
eBook Download: PDF
2025 | 1. Auflage
XII, 265 Seiten
Springer-Verlag
978-3-031-84363-1 (ISBN)

Lese- und Medienproben

Continual and Reinforcement Learning for Edge AI -  Hang Wang,  Sen Lin,  Junshan Zhang
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This book provides a comprehensive introduction to continual and reinforcement learning for edge AI, which investigates how to build an AI agent that can continuously solve new learning tasks and enhance the AI at resource-limited edge devices. The authors introduce readers to practical frameworks and in-depth algorithmic foundations. The book surveys the recent advances in the area, coming from both academic researchers and industry professionals. The authors also present their own research findings on continual and reinforcement learning for edge AI. The book also covers the practical applications of the topic and identifies exciting future research opportunities.



Erscheint lt. Verlag 20.5.2025
Reihe/Serie Synthesis Lectures on Learning, Networks, and Algorithms
Zusatzinfo XII, 265 p. 47 illus., 44 illus. in color.
Sprache englisch
Themenwelt Mathematik / Informatik Informatik Netzwerke
Informatik Theorie / Studium Künstliche Intelligenz / Robotik
Informatik Weitere Themen Hardware
Mathematik / Informatik Mathematik Statistik
Schlagworte Artificial Intelligence • Communications Networks • continual learning • edge computing • internet of things • IOT • Reinforcement Learning
ISBN-10 3-031-84363-0 / 3031843630
ISBN-13 978-3-031-84363-1 / 9783031843631
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