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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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  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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  エキスパートシステム -...

  Fouad Sabry

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  エキスパート システムとは
   
  人工知能の分野において、エキスパート システムとは、人間の専門家の判断能力をシミュレートするコンピューター プログラムの一種です。 エキスパート システムは、典型的な手続き型コードを使用する代わりに、主に if?then ルールとして表現される知識体系を通じて推論します。 これは、手続き型コードを記述することで複雑な問題に取り組む従来のコンピューター プログラムとは対照的です。 1970 年代に最初のエキスパート システムが開発され、1980 年代後半にはその使用がさらに普及しました。 エキスパート システムは、実際に成功した人工知能 (AI) ソフトウェアの初期の形式の 1 つです。 エキスパート システムは、ナレッジ ベースと推論エンジンという 2 つのコンポーネント サブシステムに分類できます。 知識ベースは事実とガイドラインの集合です。 推論エンジンはルールを取得し、それを既知のデータに適用して、新しい情報を導き出します。 説明とデバッグの機能が推論エンジンに組み込まれることもあります。
   
  メリット
   
  (I) 以下のトピックに関する洞察と検証 :
   
  第 1 章: エキスパート システム
   
  第 2 章: 学習分類子システム
   
  第 3 章: AI の冬
   
  第 4 章: 制約ロジック プログラミング
   
  第 5 章: 制約満足
   
  第 6 章: クリップ
   
  第 7 章: Mycin
   
  第 8 章: ナレッジ エンジニアリング
   
  第 9 章: ルールベースの機械学習
   
  第 10 章: CADUCEUS (エキスパート システム)
   
  (II) エキスパート システムに関する一般のよくある質問に答えます。
   
  (III) 多くの分野でエキスパート システムを使用する実際の例。
   
  本書の対象者
   
  専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、そして基本を超えたい人 あらゆる種類のエキスパート システムに関する知識や情報。
   
  人工知能とは何かシリーズ
   
  人工知能の eBook 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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  人工知能の冬 - 基礎と応用

  Fouad Sabry

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  人工知能の冬とは
   
  ai の冬とは、人工知能の歴史の中で、人工知能研究への資金と関心の減少を特徴とする期間です。 核の冬についての考えがこの言葉の創作のきっかけとなり、その後この現象を説明するために使用されました。 この分野は何度も誇大広告のサイクルにさらされており、その後、幻滅と批判の時期があり、その後資金が削減され、さらに数年、あるいは数十年後に再び熱意が戻る時期が続きました。
   
  >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: ai の冬
   
  第 2 章: 人工知能
   
  第 3 章: 人工知能の歴史
   
  第 4 章: 人工知能のタイムライン
   
  第 5 章: エキスパート システム
   
  第 6: シンボリック人工知能
   
  第 7 章: 汎用人工知能
   
  第 8 章: 戦略的コンピューティング イニシアチブ
   
  第 9 章: パーセプトロン (書籍)
   
  第 10 章: ニートとだらしない人
   
  (ii) 人工知能の冬に関する一般のよくある質問に答える。
   
  (iii) 多くの地域での人工知能の冬の使用に関する実際の例
   
  (iv) 人工知能の冬のテクノロジーを 360 度完全に理解するために、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。
   
  誰 この本の対象者は
   
  専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類の人工知能の冬に向けて基本的な知識や情報を超えたい人です。
   
   

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  意思決定分析 - 基礎と応用

  Fouad Sabry

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  意思決定分析とは
   
  「意思決定分析」(da) という用語は、取り組むために必要な理論、技術、専門的実践を含む学術分野を指します。 組織的な方法で重要な決定を下す。 最大期待効用公理を整形式の決定表現に適用することで、推奨される行動方針を規定することができます。 さらに、意思決定分析には、意思決定の正式な表現とそれに対応する推奨事項を、意思決定者だけでなく、その他の企業および企業以外の利害関係者のための洞察に変換するための多くの手順、方法、ツールが含まれています。
   
  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: 意思決定分析
   
  第 2: 意思決定理論
   
  第 3 章: 複数基準による意思決定分析
   
  第 4 章: サンプル情報の期待値
   
  第 5 章: 意思決定ソフトウェア
   
  第 6 章: 確実な意思決定
   
  第 7 章: 不確実性を含めた場合の期待値
   
  第 8 章: 意思決定の質
   
  第 9 章: 価値 ツリー分析
   
  第 10 章: マーケティングにおけるベイズ推論
   
  (ii) 意思決定分析に関する一般のよくある質問に答える。
   
  (iii) 現実世界の例
   
  (iv) 意思決定分析のテクノロジーを 360 度完全に理解するために、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。
   
  この本の対象者
   
  専門家、学部生および大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類の意思決定分析のための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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