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発達ロボティクス - 基礎と応用 - cover

発達ロボティクス - 基礎と応用

Fouad Sabry

Translator Kei Imano

Publisher: 10億人の知識があります [Japanese]

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Summary

発達ロボット工学とは
 
新しい能力と新しい知識の生涯にわたる無制限の学習を可能にする発達メカニズム、構造、制限を探求しようとする科学分野 具現化された機械の中で。 このトピックは、エピジェネティック ロボット工学と呼ばれることもあります。 DevRob としても知られる開発ロボット工学は、開発ロボット工学の下位分野です。 人間の子供の場合と同様、学習は累積的であり、徐々に複雑さが増していくことが期待されます。 また、人間の子供の場合と同様に、社会的接触と組み合わせた世界の自己探索からもたらされると予想されます。 標準的な方法論的アプローチには、発達心理学、神経科学、発生生物学および進化生物学、言語学などの分野で開発された人間と動物の発達の理論から始めることが含まれます。 これらの理論は形式化されてロボットに実装され、研究者はこれらの理論の拡張または変形を探索する場合があります。 研究者はロボットで実験を行うことで、これらのモデルの妥当性をテストできます。 その結果、発生ロボット工学は、人間と動物の発生理論に関するフィードバックと革新的な仮説の両方を研究者に提供します。
 
どのようなメリットがあるか
 
(I) 次のトピックに関する洞察と検証:
 
第 1 章: 発達ロボット工学
 
第 2 章: 計算言語学
 
第 3 章: 人間中心のコンピューティング
 
第 4 章: 計算知能
 
第 5 章: コグニティブ アーキテクチャ
 
第 6 章: コグニティブ ロボティクス
 
第 7 章: ロボット学習
 
第 8 章: デモンストレーションによるプログラミング
 
第 9 章: 領域全般の学習
 
第 10 章: 身体的認知
 
(II) 以下に関する一般のよくある質問に答える
 
(III) 多くの分野における開発ロボティクスの実際の使用例。
 
(IV) 各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録。 開発ロボット技術を 360 度完全に理解している人。
 
本書の対象者
 
専門家、大学生、大学院生、愛好家、愛好家、 あらゆる種類のロボット開発に関する基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
 
 
Available since: 07/07/2023.
Print length: 85 pages.

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    エピポーラ幾何学は立体視の幾何学です。 2 台のカメラが 2 つの異なる位置から 3 寸法 シーンを表示する場合、3 寸法 点と 2 寸法 画像へのその投影の間には、画像点間の制約につながる多くの幾何学的関係が存在します。 これらの関係は、カメラがピンホール カメラ モデルで近似できるという仮定に基づいて導出されます。
     
    どのようなメリットがあるのか
     
    (i) 以下のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: エピポーラ幾何学
     
    第 2 章: 光学収差
     
    第 3 章: 焦点距離
     
    第 4 章: カメラレンズ
     
    第 5 章: 3 寸法 プロジェクション
     
    第 6 章: 消失点
     
    第 7 章: ディストーション (光学)
     
    第 8 章: 平行投影
     
    第 9 章: 共線性
     
    第 10 章: 基本マトリックス (コンピュータ ビジョン)
     
    (ii) エピポーラ幾何学に関する一般のよくある質問に答える。
     
    (iii) 多くの分野におけるエピポーラ幾何学の使用例の実例。
     
    この本は誰に向けたものなのか
     
    専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類のエピポーラ幾何学の基本的な知識や情報を超えて学びたい人。
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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: 色の恒常性
     
    第 2 章: 色
     
    第 3 章: 色覚
     
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    (II) レティネックスに関する一般のよくある質問に答える。
     
    (III) 多くの分野での レティネックスの使用例の実例。
     
    この本の対象者
     
    専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、その他の基本的な知識や情報を超えたいと考えている人 Retinex の一種。
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    ランダムな最適化 - 基礎と応用

    Fouad Sabry

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    ランダム最適化とは
     
    ランダム最適化 (ro とも呼ばれる) は、問題の勾配を最適化する必要がないため、数値最適化手法の一種です。 連続でも微分可能でもない関数に使用できます。 この種の最適化アプローチは、直接検索手法、導関数を使用しない手法、ブラックボックス手法とも呼ばれます。
     
    メリット
     
    (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: ランダム最適化
     
    第 2 章: 数学的最適化
     
    第 3 章: 勾配
     
    第 4 章: 連続関数
     
    第 5 章: 微分可能関数
     
    第 6 章: 正規分布
     
    第 7 章: 進化戦略
     
    第 8 章: 単峰性
     
    第 9 章: 極限 (数学)
     
    第 10 章: 確率分布
     
    (ii) ランダムに関する一般のよくある質問に答える
     
    (iii) 多くの分野でランダム最適化を使用する実際の例。
     
    (iv) 各業界で導入すべき 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録 ランダム最適化のテクノロジーを 360 度完全に理解します。
     
    本書の対象者
     
    専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味愛好家など。 基本的な知識や情報を超えて、あらゆる種類のランダムな最適化をしたいと考えている人。
     
     
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