Dieses Buch bietet eine umfassende Untersuchung der Konvergenz von Deep-Learning-Techniken und neuen Technologien im Bereich der drahtlosen Kommunikationssysteme. Das Buch deckt ein breites Spektrum an Themen ab, darunter maschinelles Lernen für die Spektrumserkennung, intelligente Ressourcenzuweisung in 5G-Netzen, Edge-Computing-Integration, IoT-Konnektivität, Sicherheit und Anomalieerkennung, Mobilitätsvorhersage und mehr. Dieses Buch schafft die Voraussetzungen dafür, dass man versteht, wie Deep-Learning-Techniken verschiedene Aspekte der drahtlosen Vernetzung verbessern können. Die Fallstudien bieten wertvolle Einblicke in die Anwendung von Deep-Learning-Techniken in intelligenten drahtlosen Netzwerkszenarien und zeigen das Potenzial auf, die Netzwerkeffizienz zu revolutionieren und die Nutzererfahrung zu verbessern. Das Buch ist au erdem eine wertvolle Ressource für Forscher, Ingenieure und Praktiker, die sich für die neuesten Fortschritte im Bereich Deep Learning und neue Technologien für intelligente drahtlose Netzwerke interessieren. Mit seinem interdisziplinären Ansatz und seinen praktischen Einblicken bietet dieses Buch einen umfassenden Leitfaden zum Verständnis der Herausforderungen, Möglichkeiten und zukünftigen Richtungen der intelligenten drahtlosen Kommunikation.