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人工知能システムの統合 - 基礎と応用 - cover

人工知能システムの統合 - 基礎と応用

Fouad Sabry

Traduttore Kei Imano

Casa editrice: 10億人の知識があります [Japanese]

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Sinossi

人工知能システム統合とは
 
音声シンセサイザーなどの個別のソフトウェア コンポーネントを、常識知識ベースなどの他のコンポーネントと互換性のあるものにすることは、人工知能システムの統合の背後にある中心的な概念です。 人工知能システムの統合。 この取り組みの目標は、より大規模で、より包括的で、より強力な人工知能システムを開発することです。 統合のために提案されている主なアプローチは、メッセージ ルーティングまたは通信プロトコルとして知られています。 これらのプロトコルは、ソフトウェア コンポーネントが相互に接続するために、通常はミドルウェア ブラックボード システムを使用して利用されます。
 
メリット
 
(I) 次のトピックに関する洞察と検証:
 
第 1 章: 人工知能システムの統合
 
第 2 章: 人工知能の歴史
 
第 3: 人工知能プロジェクトのリスト
 
第 4 章: シンボリック人工知能
 
第 5 章: ハイブリッド インテリジェント システム
 
第 6 章: コグニティブ コンピューティング
 
第 7 章: 人工知能の用語解説
 
第 8 章: 状況依存型アプローチ (人工知能)
 
第 9 章: 人工知能の概要
 
第 10 章: OpenCog
 
(II) 人工知能システム統合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システム統合を使用する実際の例。
 
(IV) 人工知能システム インテグレーションのテクノロジを 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、およびあらゆる種類の人工知能システム統合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。
 
 
Disponibile da: 23/06/2023.
Lunghezza di stampa: 150 pagine.

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    ミニマックス - 基礎と応用

    Fouad Sabry

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    ミニマックスとは
     
    人工知能、意思決定理論、ゲーム理論、統計学、哲学において、ミニマックスとは、確率的損失を最小限に抑えるために使用される決定ルールです。 最悪のシナリオ。 利益について議論するとき、「最小利益の最大化」を表す「マキシミン」という用語がよく使われるのを聞くことがあります。 これは当初、複数のプレーヤーが交互に動作する状況と、同時に動作する状況の両方を含む、複数プレーヤーのゼロサム ゲームの理論のために開発されました。 しかしそれ以来、この機能はより複雑なゲームや、不確実性が存在する場合の一般的な意思決定にまで拡張されました。
     
    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: ミニマックス
     
    第 2 章: ゲーム理論
     
    第 3 章: デシジョン ツリー
     
    第 4 章: アルファ-ベータ プルーニング
     
    第 5 章: エクスペクティミニマックス
     
    第 6 章: 敵対的検索
     
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    第 8 章: モンテカルロ木探索
     
    第 9 章: ネガマックス
     
    第 10 章: 人工知能
     
    (II) 一般のよくある質問に答える ミニマックスについて。
     
    (III) 多くの分野でのミニマックスの使用例。
     
    本書の対象者
     
    専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味愛好家、および以下のような人々 あらゆる種類のミニマックスに関する基本的な知識や情報を超えたいと考えています。
     
    人工知能シリーズとは
     
    人工知能の書籍シリーズでは、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。人工知能の書籍シリーズは、基本的な概念から最先端の研究まで、詳細でありながら親しみやすい探求を提供します。 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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  • プロセスマイニング - 基礎と応用 - cover

    プロセスマイニング - 基礎と応用

    Fouad Sabry

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    プロセス マイニングとは
     
    プロセス マイニングは、データ サイエンスとプロセス管理の分野を関連付けて、イベント ログに基づいた運用プロセスの研究をサポートするアプローチの集合です。 これらの技術は、企業のビジネス プロセスの改善を支援するために開発されました。 プロセス マイニングの目的は、イベント データから洞察を導き出し、適切なアクションを実行することです。 イベント データの可用性とプロセス改善を達成したいという願望は、データ サイエンスの重要な要素であるプロセス マイニングの原動力となります。 プロセス マイニングのアプローチでは、個人、マシン、組織が実際に何を行っているかを実証するためにイベント データが利用されます。 プロセス マイニングにより、運用プロセスがたどる実行パスを特定し、これらのプロセスによって生じるパフォーマンスとコンプライアンスの問題に対処するために利用できる新たな洞察が得られます。
     
    メリット
     
    (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: プロセス マイニング
     
    第 2 章: ワークフロー
     
    第 3: イベント駆動型プロセス チェーン
     
    第 4 章: ビジネス プロセス管理
     
    第 5 章: シーケンシャル パターン マイニング
     
    第 6 章: ビジネス プロセス検出
     
    第 7 章: アルファ アルゴリズム
     
    第 8 章: 適合性チェック
     
    第 9 章: 意思決定マイニング
     
    第 10 章: アーティファクト中心のビジネス プロセス モデル
     
    (ii) プロセス マイニングに関する一般のよくある質問に答える。
     
    (iii) 多くの分野でのプロセス マイニングの使用例の実例。
     
    (iv) プロセス マイニング テクノロジーを 360 度完全に理解できるよう、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、大学生、大学院生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類のプロセス マイニング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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