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  Oku no Hosomichi

  Matsuo Basho

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  Oku no Hosomichi (meaning Narrow Road to Oku [the Deep North]) is a major work by Matsuo Basho.Oku no Hosomichi was written based on a journey taken by Basho in the late spring of 1689. He and his traveling companion Sora departed from Edo (modern-day Tokyo) for the northerly interior region known as Oku, propelled mostly by a desire to see the places about which the old poets wrote. Travel in those days was, of course, very dangerous to one’s health, but Basho was committed to a kind of poetic ideal of wandering. He travelled for about 156 days all together, covering thousands of miles mostly on foot. Of all of Basho’s works, Oku no Hosomichi is best known.(Summary from Wikipedia)

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  美の香り - 東日本の被災地で見つけた美

  Roger W. Lowther

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  辺りに漂っていたのは、確かにそこにある希望の香りだった。それは美の香りだった。東京在住の音楽家ロジャー・w・ラウザー宣教師が東日本大震災の被災地で見つけた音楽の力、希望の香り。ボランティアとして活動する中、美が恐怖と絶望に勝つ瞬間が何度もあった。避難所の体育館でのコンサート、炊き出し、人々との交流、それらの経験から書かれたメディテーションは、私たちに神の美しさとその存在を示し、励ましを与えてくれる。

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  Michi: The Cat (Japanese Edition)

  Bruno Barbosa

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  ミチは飼い主が家に引っ越したときに残した子猫です。 冬の真っ只中、寂しくて悲しい気持ち、ミチ パートナーと愛を求めて家を出ることにしました。 忘れられない小さな瞬間に満ちたこの本で、あなたの旅全体をたどってください。Michi is a kitten left by the owner when he moved home. In the middle of winter, I felt lonely and sad, and decided to leave the house in search of love with Michi's partner. Follow your entire journey with this book full of unforgettable little moments.

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  フィードフォワード ニューラル ネットワーク -...

  Fouad Sabry

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  フィードフォワード ニューラル ネットワークとは
   
  FNN としてよく知られるフィードフォワード ニューラル ネットワークは、人工ニューラル ネットワークの一種であり、相互にサイクルを形成する接続を持たない そのノード。 したがって、リカレント ニューラル ネットワークとして知られる子孫とは異なります。
   
  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: フィードフォワード ニューラル ネットワーク
   
  第 2 章: 人工ニューラル ネットワーク
   
  第 3 章: パーセプトロン
   
  第 4 章 : 人工ニューロン
   
  第 5 章: 多層パーセプトロン
   
  第 6 章: デルタ則
   
  第 7 章: バックプロパゲーション
   
  第 8 章: の種類 人工ニューラル ネットワーク
   
  第 9 章: 学習ルール
   
  第 10 章: 人工ニューラル ネットワークの数学
   
  (II) フィードフォワード ニューラル ネットワークに関する一般のよくある質問に答えます。
   
  (III) 多くの分野におけるフィードフォワード ニューラル ネットワークの実際の使用例。
   
  本書の対象者
   
  専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、およびそれらの人々 あらゆる種類のフィードフォワード ニューラル ネットワーク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。
   
  人工知能とは何かシリーズ
   
  人工知能の 電子書籍 シリーズは、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。Artificial Intelligence eBook シリーズは、基本的な概念から最先端の研究まで、詳細でありながらアクセスしやすい探究を提供します。 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。

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  画像の分割 - ピクセル精度を通じて洞察を引き出す

  Fouad Sabry

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  画像のセグメンテーションとは
   
  デジタル画像処理およびコンピュータ ビジョンにおける画像セグメンテーションは、デジタル画像を複数の画像セグメント (画像領域または画像オブジェクトとも呼ばれる) に分割するプロセスです。 セグメンテーションの目的は、画像の表現を簡略化および/または変更して、より意味があり分析しやすいものにすることです。 画像セグメンテーションは通常、画像内のオブジェクトと境界を特定するために使用されます。 より正確には、画像セグメンテーションは、同じラベルを持つピクセルが特定の特性を共有するように、画像内のすべてのピクセルにラベルを割り当てるプロセスです。
   
  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: 画像のセグメンテーション
   
  第 2 章: エッジ検出
   
  第 3 章: スケール不変特徴量変換
   
  第 4 章：二値化処理（画像処理）
   
  第 5 章：大津のメソッド
   
  第 6 章: コーナー検出
   
  第 7 章: コンピュータ ビジョンにおけるグラフ カット
   
  第 8 章: 平均シフト
   
  第 9 章: 範囲セグメンテーション
   
  第 10 章：分水界（画像処理）
   
  (ii) 画像セグメンテーションに関する一般のよくある質問に答える。
   
  (iii) 多くの分野で画像セグメンテーションを使用する実際の例。
   
  この本は誰に向けたものなのか
   
  専門家、学部生および大学院生、愛好家、趣味人、およびあらゆる種類の画像セグメンテーション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。

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  ダートマスの提案 - 基礎と応用

  Fouad Sabry

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  ダートマス提案とは
   
  1956 年の夏に行われた人工知能に関するダートマス夏季研究プロジェクトが、 分野としての人工知能の研究の始まり。
   
  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: ダートマスのワークショップ
   
  第 2 章: 人工知能
   
  第 3 章: マービン ミンスキー
   
  第 4 章: オートマトン理論
   
  第 5 章: ジョン マッカーシー (コンピューター科学者)
   
  第 6 章: 科学における 1956 年
   
  第 7 章: 人工知能の歴史
   
  第 8 章: 概要 人工知能の
   
  第 9 章: 論理理論家
   
  第 10 章: ai@50
   
  (ii) ダートマスの提案に関する一般のよくある質問に答える。
   
  (iii) 多くの分野でダートマス提案を使用する実際の例。
   
  (iv) 360 度完全に理解できるように、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
   
  本書の対象者
   
  専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、そしてその枠を超えたい人 あらゆる種類のダーツマスの提案に関する基本的な知識や情報。
   
   

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