Other books that might interest you

• 

  Michi: The Cat (Japanese Edition)

  Bruno Barbosa

  • 0
  • 0
  • 0

  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.

  Show book

• 

  美の香り - 東日本の被災地で見つけた美

  Roger W. Lowther

  • 0
  • 0
  • 0

  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。

  Show book

• 

  Oku no Hosomichi

  Matsuo Basho

  • 0
  • 0
  • 0

  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)

  Show book

• 

  パーセプトロン - 神経ビルディングブロックの基礎と応用

  Fouad Sabry

  • 0
  • 0
  • 0

  パーセプトロンとは
   
  パーセプトロンは、機械学習の分野で使用されるバイナリ分類器の教師あり学習の手法です。 バイナリ分類子として知られる関数は、入力 (多くの場合、数値のベクトルで表されます) が特定のカテゴリのメンバーであるかどうかを判断できる関数です。 これは線形分類器の一種であり、一連の重みを特徴ベクトルと組み合わせることにより、線形予測関数に基づいて予測を形成する分類方法であることを意味します。 言い換えれば、線形予測関数に基づいて予測を作成します。
   
  どのようなメリットがあるか
   
  (I) 以下に関する洞察と検証 トピック:
   
  第 1 章: パーセプトロン
   
  第 2 章: 教師あり学習
   
  第 3 章: サポート ベクター マシン
   
  第 4 章: 線形分類器
   
  第 5 章: パターン認識
   
  第 6 章: 人工ニューロン
   
  第 7 章: ホップフィールド ネットワーク
   
  第 8 章: バックプロパゲーション
   
  第 9 章: フィードフォワード ニューラル ネットワーク
   
  第 10 章: 多層パーセプトロン
   
  (II) パーセプトロンに関する一般のよくある質問に答えます。
   
  (III) 多くの分野でパーセプトロンを使用する実際の例。
   
  この本の対象者
   
  専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、あらゆる種類のパーセプトロンに関する基本的な知識や情報を超えたい人 .
   
  人工知能とは何かシリーズ
   
  人工知能の 電子書籍 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。

  Show book

• 

  戦争の原則 - 戦略の解明、aからzまでの紛争の芸術をマスターする

  Fouad Sabry

  • 0
  • 0
  • 0

  戦争の原則とは
   
  戦争の原則とは、戦争と軍事作戦の実践における真実を表すルールとガイドラインです。
   
  メリット
   
  (i) 以下のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: 戦争の原則
   
  第 2 章: 戦闘
   
  第 3 章: 電撃戦
   
  第 4 章: 軍事戦術の一覧
   
  第 5 章: 軍事科学
   
  第 6 章: 軍事戦略
   
  第 7 章: 軍事ドクトリン
   
  第 8 章: 戦闘序列
   
  第 9 章: ジュリアン コーベット
   
  第 10 章: 機動戦
   
  (ii) 戦争の原則に関する一般のよくある質問への回答。
   
  この本の対象読者
   
  専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、あらゆる種類の戦争の原則に関する基本的な知識や情報を超えたい人。

  Show book

• 

  人工知能の軍拡競争 - 基礎と応用

  Fouad Sabry

  • 0
  • 0
  • 0

  人工知能の軍拡競争とは
   
  自律致死兵器システム (LAWS) の開発と配備の競争は、軍事用の人工知能の軍拡競争の一例です。 2 つ以上の国家が互いに競争すること。 2010 年代半ば以来、多くの観察者が、優れた軍事用人工知能を求めて世界の超大国間で軍備競争が勃発していることを観察してきました。 この軍拡競争は、地政学的および軍事的緊張の激化によって推進されています。 米国と中国の間の AI 軍備競争は、多くの場合、両国間の大規模な AI 冷戦の一部として組み立てられます。
   
  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: 人工知能の軍拡競争
   
  第 2 章: 自律ロボット
   
  第 3 章: 軍事 ロボット
   
  第 4 章: スチュアート J. ラッセル
   
  第 5 章: AI 乗っ取り
   
  第 6 章: 自律型致死兵器
   
  第 7 章: Future of Life Institute
   
  第 8 章: 殺人ロボットを阻止するキャンペーン
   
  第 9 章: 一般人工知能による実存的リスク
   
  第 10 章: 人工知能の規制
   
  (II) 人工知能の軍拡競争に関する一般のよくある質問に答えます。
   
  (III) 多くの分野で人工知能の軍拡競争が使用されている実際の例。
   
  (IV) 人工知能軍拡競争のテクノロジーを 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
   
  strong>
   
  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人工知能軍拡競争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。
   
   

  Show book