Inhaltsangabe
This concise textbook demonstrates cutting-edge concepts at the emerging intersection of machine learning and wireless communications.
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Über die Autorin bzw. den Autor
Le Liang is a Professor in the School of Information Science and Engineering at Southeast University, Nanjing. He is a member of the Machine Learning for Signal Processing Technical Committee of the IEEE Signal Processing Society and was the Founding Technical Program Co-chair of the IEEE International Conference on Machine Learning for Communication and Networking.
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Wireless Communications And Machine Learning
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WIRELESS COMMUNICATIONS & MACHINE LEAR
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Wireless Communications and Machine Learning (Hardcover)
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Cambridge University Press, Cambridge, 2025
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Hardcover. Zustand: new. Hardcover. This focused textbook demonstrates cutting-edge concepts at the intersection of machine learning (ML) and wireless communications, providing students with a deep and insightful understanding of this emerging field. It introduces students to a broad array of ML tools for effective wireless system design, and supports them in exploring ways in which future wireless networks can be designed to enable more effective deployment of federated and distributed learning techniques to enable AI systems. Requiring no previous knowledge of ML, this accessible introduction includes over 20 worked examples demonstrating the use of theoretical principles to address real-world challenges, and over 100 end-of-chapter exercises to cement student understanding, including hands-on computational exercises using Python. Accompanied by code supplements and solutions for instructors, this is the ideal textbook for a single-semester senior undergraduate or graduate course for students in electrical engineering, and an invaluable reference for academic researchers and professional engineers in wireless communications. This concise single-semester textbook demonstrates cutting-edge concepts at the intersection of machine learning (ML) and wireless communications. Requiring no previous knowledge of ML, it includes over 20 examples addressing real-world challenges, and over 100 end-of-chapter exercises, including hands-on exercises using Python. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. Bestandsnummer des Verkäufers 9781009232203
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