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狭い人工知能 - 基礎と応用 - cover

狭い人工知能 - 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

狭い人工知能とは
 
「弱い人工知能」という用語は、心のほんの一部だけを組み込んだ ai、または焦点を絞っただけの ai を指します。 単一の特定のタスクを実行することについて。 ジョン・サールによれば、それは「心についての仮説を検証するのには役立つだろうが、実際には心ではない」という。 あまり強力ではない人工知能は、情報を記憶し、周囲を感知し、簡単な問題の解決策を見つけるなど、人間が単純なタスクを実行する方法を再現しようとします。 一方、強力な人工知能は、テクノロジーを利用して、自ら考えて学習することができます。 コンピュータは、アルゴリズムなどの技術や過去の知識を活用することで、人間と同じような独自の考え方を構築することが可能です。 非常に高度な人工知能システムは現在、最初に開発した人間の助けなしで機能する方法を学習しています。 弱い人工知能は自分で考えることができません。 できることは、観察して学習できる物理的な動作を模倣することだけです。
 
どのようなメリットがあるか
 
(i) についての洞察と検証。 次のトピック:
 
第 1 章: 弱い人工知能
 
第 2 章: 人工知能
 
第 3 章: チャットボット
 
第 4 章: マシン 学習
 
第 5 章: インテリジェント エージェント
 
第 6 章: 人工知能の歴史
 
第 7 章: 人工知能の応用
 
第 8 章 : チューリング テスト
 
第 9 章: 人工知能の用語解説
 
第 10 章: 説明可能な人工知能
 
(ii) 狭い人工知能に関する一般のよくある質問に答えます。
 
(iii) 多くの分野での狭い人工知能の使用に関する現実世界の例。
 
(iv) 360 の各業界における 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録 - 程度の狭い人工知能のテクノロジーを完全に理解している方。
 
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 あらゆる種類の狭い人工知能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。
 
 
Disponible depuis: 03/07/2023.
Longueur d'impression: 225 pages.

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    メリット
     
    (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: アダプティブ コンプライアント翼
     
    第 2 章: 翼
     
    第 3 章: 空力弾性
     
    第 4 章: 翼型
     
    第 5 章: エレボン
     
    第 6 章: 航空機の飛行制御システム
     
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    (ii) アダプティブ コンプライアント ウィングに関するパブリック トップの質問に答える。
     
    (iii) 多くの分野でのアダプティブ コンプライアント ウィングの使用例。
     
    (iv) 各業界の 266 の新しい技術を簡単に説明する 17 の付録で、適応型コンプライアント翼の技術を 360 度完全に理解することができます。
     
    対象読者
     
    専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、そしてあらゆる種類のアダプティブ コンプライアント グライダーに関する基本的な知識や情報を超えたい人。
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    インテリジェント エージェントとは
     
    インテリジェント エージェント (IA) は、人工知能の分野で、インテリジェントな方法で機能するエージェントを指すために使用される用語です。 このエージェントは周囲を見て、目標を達成するために独立して行動し、学習や情報の取得を通じてパフォーマンスを向上させる可能性があります。 インテリジェント エージェントには、単純なものもあれば複雑なものもあります。インテリジェント エージェントの例としては、サーモスタットやその他の制御システムがあります。 企業、州、生物群系など、インテリジェント エージェントの概念を満たす他のシステムと同様に、人間もインテリジェント エージェントの一例です。
     
    使い方 利益
     
    (I) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: インテリジェント エージェント
     
    第 2 章: 人工知能
     
    第 3 章: 強化学習
     
    第 4 章: ソフトウェア エージェント
     
    第 5 章: マルチエージェント システム
     
    第 6 章: Rational エージェント
     
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    第 9 章: AI の調整
     
    第 10 章: 人工知能における誤った目標
     
    (II) インテリジェント エージェントに関する一般のよくある質問に答える。
     
    (III) 多くの分野でのインテリジェント エージェントの使用例の実例。
     
    (IV) インテリジェント エージェントのテクノロジを 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、学部生および大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類のインテリジェント エージェント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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  • ディープラーニング - 基礎と応用 - cover

    ディープラーニング - 基礎と応用

    Fouad Sabry

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    ディープ ラーニングとは
     
    ディープ ラーニングは、人工ニューラル ネットワークと表現学習に基づいた機械学習アプローチの大きなグループに属します。 この一連のメソッドはディープラーニングとして知られています。 学習方法には、教師あり、半教師あり、教師なしの 3 つがあります。
     
    メリット
     
    (i) に関する洞察と検証 次のトピック:
     
    第 1 章: ディープ ラーニング
     
    第 2 章: 機械学習
     
    第 3 章: ニューラル コーディング
     
    第 4 章: スケール空間
     
    第 5 章: 圧縮センシング
     
    第 6 章: リザーバーコンピューティング
     
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    第 9 章: 微分可能プログラミング
     
    第 10 章: 液体ステート マシン
     
    (ii) ディープ ラーニングに関する一般のよくある質問に答えます。
     
    (iii) 多くの分野でのディープ ラーニングの使用例。
     
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    専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味人、基礎知識を超えたい人 またはあらゆる種類の深層学習に関する情報。
     
     
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