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バイオにインスピレーションを得たコンピューティング - デジタル世界での生物学的インスピレーションの基礎と応用 - cover

バイオにインスピレーションを得たコンピューティング - デジタル世界での生物学的インスピレーションの基礎と応用

Fouad Sabry

Übersetzer Kei Imano

Verlag: 10億人の知識があります [Japanese]

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Beschreibung

バイオ インスピレーション コンピューティングとは
 
バイオ インスピレーション コンピューティングとして知られる研究テーマは、Biologically Inspired Computing の略で、問題の解決策を見つけることに焦点を当てています。 生物学的モデルを採用することによるコンピューターサイエンスの研究。 コネクショニズム、創発的行動、創発はすべてこの概念に関連しています。 コンピューター サイエンスの分野では、人工知能と機械学習は、バイオにインスピレーションを得たコンピューティングの概念に関連しています。 自然計算の分野には、バイオインスピレーション コンピューティングとして知られる重要なサブフィールドが含まれています。
 
どのようなメリットがあるか
 
(I) 洞察と検証 次のトピック:
 
第 1 章: バイオからインスピレーションを得たコンピューティング
 
第 2 章: コネクショニズム
 
第 3 章: 進化的計算
 
第 4 章: 計算神経科学
 
第 5 章: ニューロモーフィック エンジニアリング
 
第 6 章: 認知アーキテクチャ
 
第 7 章: ニューラル ネットワーク
 
第 8 章: 人工脳
 
第 9 章: 計算神経遺伝学モデリング
 
第 10 章: スパイキング ニューラル ネットワーク
 
(II) バイオにインスピレーションを受けたコンピューティングに関する一般のよくある質問に答えます。
 
(III) 多くの分野でのバイオにヒントを得たコンピューティングの実際の使用例。
 
本書の対象者
 
専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味人、そしてこれから研究したい人 あらゆる種類のバイオにインスピレーションを得たコンピューティングに関する基本的な知識や情報を超えています。
 
人工知能とは何かシリーズ
 
人工知能の書籍シリーズでは、200 を超えるトピックを包括的にカバーしています。 各電子ブックでは、特定の人工知能のトピックを詳しく取り上げており、その分野の専門家によって書かれています。 このシリーズは、読者に人工知能の概念、技術、歴史、応用について徹底的に理解してもらうことを目的としています。 取り上げられるトピックには、機械学習、深層学習、ニューラル ネットワーク、コンピューター ビジョン、自然言語処理、ロボット工学、倫理などが含まれます。 電子ブックは、専門家、学生、およびこの急速に進歩する分野の最新の開発について学ぶことに興味があるすべての人を対象に書かれています。人工知能の書籍シリーズは、基本的な概念から最先端の研究まで、詳細でありながら親しみやすい探求を提供します。 200 冊を超える書籍により、読者は人工知能のあらゆる側面について徹底的な基礎を身につけることができます。 電子ブックは体系的に知識を構築できるように設計されており、後の巻は以前の巻で築いた基礎の上に構築されます。 この包括的なシリーズは、人工知能の専門知識を開発しようとする人にとって不可欠なリソースです。
Verfügbar seit: 22.06.2023.
Drucklänge: 92 Seiten.

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    メリット
     
    (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 民間コミュニティへの軍事援助
     
    第 2 章: 民間防衛
     
    第 3 章: 捜索救助
     
    第 4 章: 民間権力への軍事援助
     
    第 5 章: 野戦病院
     
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    第 9 章: 国防省 (アイルランド)
     
    第 10 章: 災害対策および対応チーム
     
    (ii) 民間コミュニティへの軍事援助に関する一般のよくある質問への回答。
     
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    シミュレーテッド アニーリングとは
     
    sa としてよく知られるシミュレーテッド アニーリングの方法は、関数のグローバル最適値の値を近似できる確率論的なアプローチです。 より具体的には、最適化問題を扱う際に、広大な検索空間で大域最適化の近似を可能にするメタヒューリスティックです。 大域的最適解は、多数の局所的最適解に対して sa を使用して見つけることができます。 これは、検索空間が離散的である状況で非常に頻繁に利用されます。 シミュレーテッド アニーリングは、設定された時間内に正確な局所最適値を見つけるよりも、おおよその大域的最適値を取得することが重要な問題を解決する場合、勾配降下法や分岐などの正確なアルゴリズムよりも優れている可能性があります。 これは、おおよそのグローバル最適値を見つけることがより重要な場合に当てはまります。
     
    どのようなメリットがあるか
     
    (i) 以下のトピックに関する洞察と検証 :
     
    第 1 章: シミュレーテッド アニーリング
     
    第 2 章: 適応的シミュレーテッド アニーリング
     
    第 3 章: 自動ラベル配置
     
    第 4 章: 組み合わせ 最適化
     
    第 5 章: 二相進化
     
    第 6 章: コンピューター ビジョンにおけるグラフ カット
     
    第 7 章: 分子動力学
     
    第 8: 学際的な設計の最適化
     
    第 9 章: 粒子群の最適化
     
    第 10 章: 量子アニーリング
     
    (ii) シミュレーテッド アニーリングに関する一般のよくある質問に回答します。
     
    (iii) 多くの分野におけるシミュレーテッド アニーリングの使用例の実例。
     
    (iv) 360 度の各業界における 266 の新技術を簡潔に説明する 17 の付録 シミュレーション アニーリング技術を完全に理解するための本です。
     
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