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人工知能による乗っ取り - 基礎と応用 - cover

人工知能による乗っ取り - 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

人工知能による乗っ取りとは
 
人工知能による乗っ取りとは、人工知能 (ai) がコンピューター プログラムとして地球上の支配的な知性の形態になるという仮説的なシナリオです。 あるいは、ロボットが人類から事実上地球の支配権を奪うかもしれない。 このシナリオはロボットの反乱としても知られています。 人間の労働者がすべて機械に取って代わられる可能性、超知能の人工知能が引き継ぐ可能性、さらにはロボットが立ち上がって人間を打倒する可能性さえある。 人工知能が世界を支配するという物語は、sf では特によく見られます。 スティーブン・ホーキング博士やイーロン・マスクなどの著名人は、将来にわたって超知能ロボットが引き続き人間の制御下に置かれることを確実にするための予防策の研究を強く求めています。
 
どのように行動するか 利点
 
(i) 以下のトピックに関する洞察と検証:
 
第 1 章: ai の乗っ取り
 
第 2 章: 技術的特異点
 
第 3 章: 汎用人工知能
 
第 4 章: 超知能
 
第 5 章: 人工知能の倫理
 
第 6 章: ai 能力制御
 
第 7 章: 機械倫理
 
第 8 章: 汎用人工知能による実存的リスク
 
第 9 章: 大衆文化における ai の乗っ取り
 
第 10: ai 余波シナリオ
 
(ii) 人工知能乗っ取りに関する一般のよくある質問に答える。
 
(iii) 多くの分野で人工知能乗っ取りが使用される実際の例。
 
(iv) 人工知能乗っ取りテクノロジーを 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。
 
この本について 対象:
 
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乗っ取りに関して基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
 
 
Available since: 07/02/2023.
Print length: 107 pages.

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    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: マシンビジョン
     
    第 2 章: コンピュータ ビジョン
     
    第 3 章: サーモグラフィー
     
    第 4 章: スマートカメラ
     
    第 5 章: 三次元 スキャン
     
    第 6 章: モバイルマッピング
     
    第 7 章: ビジュアルサーボ
     
    第 8 章: ビジュアルオドメトリ
     
    第 9 章: 視覚誘導ロボットシステム
     
    第 10 章: 光学選別
     
    (ii) マシン ビジョンに関する一般のよくある質問に答える。
     
    (iii) 多くの分野におけるマシン ビジョンの使用の実例。
     
    この本は誰に向けたものなのか
     
    専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味人、あらゆる種類のマシン ビジョンに関する基本的な知識や情報を超えたい人。
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    第 1 章: 認知
     
    第 2 章: 認知科学
     
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    第 4 章: 注意
     
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    第 9 章: 身体化された認知
     
    第 10 章: 学習のための神経発達フレームワーク
     
    (ii) 認知に関する一般のよくある質問に答える。
     
    ( iii) 多くの分野での認知の使用に関する実際の例。
     
    (iv) 認知のテクノロジーを 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、大学院生、愛好家、趣味人、あらゆる種類の基本的な知識や情報を超えたい人
     
     
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    長短期記憶 - シーケンス予測の基礎と応用

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    長短期記憶とは
     
    LSTM としてよく知られる長短期記憶は、深層学習の分野で利用される人工ニューラル ネットワークの一種です。 そして人工知能。 LSTM ニューラル ネットワークには、従来のフィードフォワード ニューラル ネットワークとは対照的に、フィードバック接続があります。 一般に RNN として知られるこのタイプのリカレント ニューラル ネットワークは、個々のデータ ポイントだけでなく、完全なデータ シーケンスも処理できます。 この特性により、LSTM ネットワークはデータの処理と予測に特に適しています。 たとえば、LSTM は、接続されたセグメント化されていない手書きの識別、音声認識、機械翻訳、音声アクティビティ検出、ロボット制御、ビデオ ゲーム開発、ヘルスケアなどのタスクを実行するために使用できます。
     
    どのように行うか 利点
     
    (I) 以下のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 長短期記憶
     
    第 2 章: 人工 ニューラル ネットワーク
     
    第 3 章: ユルゲン・シュミットフーバー
     
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    第 8 章: 深層学習
     
    第 9 章: 人工ニューラル ネットワークの種類
     
    第 10 章: 人工ニューラル ネットワークの歴史
     
    (II) 長短期記憶に関する一般のよくある質問に答える。
     
    (III) 長短期記憶の実際の使用例
     
    この本の対象者
     
    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長期短期記憶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。
     
     人工知能とは何かシリーズ
     
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