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コンピューターゴー - 基礎と応用 - cover

コンピューターゴー - 基礎と応用

Fouad Sabry

Traducteur Kei Imano

Maison d'édition: 10億人の知識があります [Japanese]

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Synopsis

コンピュータ囲碁とは
 
コンピュータ 「囲碁」として知られる人工知能 (AI) のサブ分野は、囲碁をプレイできるコンピュータ プログラムの開発に焦点を当てています。 古代のボードゲーム「囲碁」。 このトピックの研究は 2 つの異なる期間に分類できます。 2015 年以前は、この時代のプログラムはそれほど強力ではありませんでした。 1980 年代と 1990 年代に生成された最高の人工知能は初心者プレイヤーにしか勝てませんでしたが、2000 年代初頭に生成された最高の AI はせいぜい中級レベルでした。 たとえ 10 石以上のハンディキャップがあったとしても、専門家は高度なコンピュータ プログラムに勝つことができます。 検討するには分岐オプションが多すぎるため、アルファベータ ミニマックスなど、チェッカーやチェスの人工知能としてうまく機能するアルゴリズムの多くは、囲碁で使用される 19 路盤に適用すると惨めに失敗しました。 当時利用可能な技術とハードウェアでは、人間によるプロ品質のプログラムを作成することは不可能でした。 人工知能の分野で研究している一部の学者は、人間に似た AI の開発なしではこの問題は解決できないと仮説を立てています。
 
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: コンピュータ囲碁
 
第 2 章: 囲碁 (ゲーム)
 
第 3 章: ゲーム 複雑さ
 
第 4 章: モンテカルロ木探索
 
第 5 章: Google DeepMind
 
第 6 章: AlphaGo
 
第 7 章: AlphaGo と対 イ・セドル
 
第 8 章: AlphaGo Zero
 
第 9 章: AlphaZero
 
第 10 章: KataGo
 
(II) 公開トップへの回答 コンピュータ囲碁に関する質問。
 
(III) 多くの分野でのコンピュータ囲碁の実際の使用例。
 
(IV) それぞれの分野で 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、大学生、大学院生、愛好家、愛好家 および、あらゆる種類のコンピュータに関する基本的な知識や情報をさらに詳しく知りたい人は、次のことを行ってください。
 
 
Disponible depuis: 04/07/2023.
Longueur d'impression: 98 pages.

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  • フレームの問題 - 基礎と応用 - cover

    フレームの問題 - 基礎と応用

    Fouad Sabry

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    フレーム問題とは
     
    「フレーム問題」という用語は、一次論理 (fol) を利用してロボットの状況に関する事実を伝えるときに発生する問題を指します。 環境。 この問題は、人工知能と認知科学の両方に影響を及ぼします。 従来の fol では、ロボットの状態を表現するには多数の公理を使用する必要がありますが、その多くは周囲の環境のアイテムが任意に変化しないことを意味するだけです。 たとえば、ヘイズ氏は、ブロックを互いに積み重ねる方法に関する法則を備えた「ブロックの世界」について概説しています。 fol システムを使用して周囲の世界について結論を引き出すには、追加の公理が必要です。 フレーム問題は、ロボットが動作する環境の実行可能な記述を提供するために、十分な公理の集合を見つけるという課題です。
     
    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: フレームの問題
     
    第 2 章: 一次ロジック
     
    第 3 章 : 命題計算
     
    第 4 章: 直観的論理
     
    第 5 章: 順序計算
     
    第 6 章: 状況計算
     
    第 7 章: 答え プログラミングを設定する
     
    第 8 章: 制限 (ロジック)
     
    第 9 章: エール大学射撃問題
     
    第 10 章: 流暢 (人工知能)
     
    (ii) フレーム問題に関する一般のよくある質問に答える。
     
    (iii) 多くの分野でフレーム問題を使用する実際の例。
     
    (iv) 説明する 17 の付録 、簡単に説明すると、フレーム問題のテクノロジーを 360 度完全に理解するための、各業界の 266 の新興テクノロジーです。
     
    本書の対象者
     
    プロフェッショナル、 学部生と大学院生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類のフレームの問題について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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  • 自動画像注釈 - 自動タグ付けによる視覚的理解を強化 - cover

    自動画像注釈 - 自動タグ付けによる視覚的理解を強化

    Fouad Sabry

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    自動画像注釈とは
     
    キャプションまたはキーワードの形式でメタデータをデジタル画像に自動的に割り当てるプロセスは、自動画像注釈と呼ばれます。この手順は電子コンピュータ システムによって実行されます。コンピューター ビジョン技術の応用は、データベースから目的の画像を整理して検索する目的で画像検索システムに利用されています。
     
    メリット
     
    (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 自動画像注釈
     
    第 2 章: 情報の取得
     
    第 3 章: 画像の取得
     
    第 4 章: コンテンツベースの画像検索
     
    第 5 章: コンピュータ ビジョンにおけるバッグオブワード モデル
     
    第 6 章: オブジェクト検出
     
    第 7 章: グローバル メモリ ネット
     
    第 8 章: コンピュータ ビジョンとパターン認識に関するカンファレンス
     
    第 9 章: ランク付けの学習
     
    第 10 章: 自動ターゲット認識
     
    (ii) 自動画像アノテーションに関する一般のよくある質問に答える。
     
    (iii) 多くの分野での自動画像アノテーションの使用例の実例。
     
    この本の対象者
     
    専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、あらゆる種類の自動画像に関する基本的な知識や情報を超えたい人注釈。
     
     
     
     
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