Continual and Reinforcement Learning for Edge AI : Framework, Foundation, and Algorithm Design (Synthesis Lectures on Learning, Networks, and Algorithms) / Wang, Hang/Lin, Sen/Zhang, Junshan

Continual and Reinforcement Learning for Edge AI : Framework, Foundation, and Algorithm Design (Synthesis Lectures on Learning, Networks, and Algorithms) （2025. xii, 265 S. XII, 265 p. 47 illus., 44 illus. in color. 240 mm）

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Continual and Reinforcement Learning for Edge AI : Framework, Foundation, and Algorithm Design (Synthesis Lectures on Learning, Networks, and Algorithms) （2025. xii, 265 S. XII, 265 p. 47 illus., 44 illus. in color. 240 mm）

Wang, Hang/Lin, Sen/Zhang, Junshan

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製本 Hardcover:ハードカバー版／ページ数 250 p.
言語 ENG
商品コード 9783031843624

Full Description

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.

Introduction to Continual and Reinforcement Learning for Edge AI.- Algorithmic and Theoretical Foundations.- Federated Continual Learning.- On-device Continual Learning.- Online Meta-Learning.- Warm-start Reinforcement Learning.- Continual Reinforcement Learning.- Continual and Reinforcement Learning for Edge AI with Pre-trained Large Language Models.