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Soft Computing ist ein leistungsfähiger Ansatz für künstliche Intelligenz, der es intelligenten Systemen ermöglicht, mit Ungewissheit, Ungenauigkeit und Komplexität umzugehen, und zwar durch Techniken wie Fuzzy-Logik, neuronale Netze, evolutionäres Computing und probabilistisches Denken. Im Gegensatz zu traditionellen Modellen nutzt Soft Computing Annäherung, Lernen und Optimierung für eine adaptive Entscheidungsfindung, was es in Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzen, Robotik und Cloud Computing unverzichtbar macht. Dieses Buch schließt die Lücke zwischen Theorie und Praxis, indem es eine strukturierte Erkundung grundlegender Konzepte, hybrider Techniken und realer Anwendungen bietet. Es wendet sich an Forscher, Studenten und Fachleute aus der Industrie, indem es Einblicke in neue Trends und zukünftige Fortschritte bei intelligenten Systemen bietet. Durch die Integration von Soft Computing mit Deep Learning und probabilistischen Modellen dient dieses Buch als umfassender Leitfaden für die Entwicklung der nächsten Generation von KI-gesteuerten adaptiven Systemen.
Dr. Mohammed Wasid, Assistenzprofessor an der Bennett University, Indien, hat mehrere Artikel in internationalen Fachzeitschriften, Konferenzen und Büchern im Bereich Deep Learning und Computational Web Intelligence veröffentlicht. Dr. Shahnawaz Ahmad, ebenfalls an der Bennett University, ist auf Cloud Computing und künstliche Intelligenz spezialisiert und hat mehr als 40 Publikationen veröffentlicht.
